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Jev 是前 OpenAI 研究员 Diogo Almeida（RLHF 训练流程主要作者之一）新公司 TypeSafe AI 的产品：把”说话”环节整个砍掉，只输出判断是与否、选选项、打分，每项带概率，全部锁死在预定义 Schema 里，想崩都崩不了。官方口径：最快 70 毫秒、输入每百万 token 0.042 美元、输出不收钱，拿了 DCVC 领投的 4000 万美元种子轮。配套新训练法 RLCD——你说九成把握的事就得真九成应验，概率不许吹牛。立意来自杰文斯悖论：判断便宜到尘土里，AI 决策就会被塞进软件的每条管道。
值不值得深读：扫一遍即可，但当信号记。“决策层与生成层分离”戳中了 Agent 落地的真痛点（JSON 胶水代码、格式崩、流程卡死），“复杂任务给大模型、高频判断给决策模型”的分层未来值得跟踪。
提醒：二手资讯转述，“零幻觉”只保格式不保判断对错，“快 193 倍便宜 444 倍”出自自家评测（考卷自己出裁判自己当）；强监管场景可解释性是硬伤。引用细节前回源。
📺 AI小枫《5分钟带你了解最近爆火的Jev大模型》，抖音，2026-09-21 · 原视频 · 库内 2026-09-21-5分钟带你了解最近爆火的Jev大模型 · 卡片 卡片/事实/10-12-Jev决策模型要决策不要文本