Jev, la nuova AI rivoluzionaria che decide ma non scrive: è davvero 200 volte più veloce?
Se usi un modello linguistico dentro un gestionale per smistare la posta o riconoscere un documento, sai che ogni decisione costa attesa e token. Il 15 settembre TypeSafe AI, la startup di un ex ricercatore di OpenAI, ha presentato Jev: un modello che non sa scrivere una parola e restituisce solo decisioni tipizzate, ognuna con la sua probabilità.
Come funziona Jev
Spiego le tre domande che accetta (choice, score e noul), perché risponde in un solo passaggio e perché TypeSafe lo chiama un modello “Sistema Uno”. C’entrano il libro di Kahneman e il paradosso di Jevons, di cui ho parlato nelle puntate 4 e 5.
200 volte più veloce?
I numeri del sito vengono da flussi scelti dal produttore. Ho costruito un benchmark mio: 105 email di clienti di un gestionale, modelli di OpenAI, Google e DeepSeek, test in inglese e in italiano, e un confronto fatto solo tra modelli che sbagliano quanto Jev. Il metodo, le tabelle complete e il codice Delphi per chiamare Jev sono nell’articolo Jev di TypeSafe contro GPT, Gemini e DeepSeek (anche in inglese).
“Non può allucinare”
La promessa è vera a metà: spiego quale parte regge, quale va letta bene e quanto merita fiducia la confidenza di Jev. Poi come la vedo io: dove lo metterei in un gestionale e le due cose che mi farebbero andare piano.
Di AI dentro i sistemi enterprise parla anche la puntata L’architettura dell’AI agentica in Delphi. Le altre stanno tutte su while true do;.
Fonti
- TypeSafe AI, “Introducing System One Models & Jev”, 15 settembre 2026: 70-500 ms per risposta, 0,042 dollari per milione di token in ingresso, uscita gratuita, fino a 255 opzioni per domanda.
- Documentazione di Jev, con le tre primitive Choice, Score e Noul e i pattern d’uso.
- Jev su OpenRouter, disponibile dal 18 settembre 2026.
- Video di lancio di Diogo Almeida, 15 settembre 2026.
- Latent Space, “Jev: System One models for Prod, not God”, intervista a Diogo Almeida, 21 settembre 2026, con l’origine dei nomi Jev (paradosso di Jevons) e Noul (Bernoulli).
- Ouyang et al., “Training language models to follow instructions with human feedback” (InstructGPT), 2022, tra i cui autori c’è Diogo Almeida.
- Daniel Kahneman, “Pensieri lenti e veloci”, Mondadori, 2012 (ed. originale “Thinking, Fast and Slow”, 2011).
- MindStudio, “12 Jev Use Cases Tested”: 1.000 email classificate in circa 6 secondi per 9 centesimi, contro circa 5 minuti e 62 centesimi con un modello di classe GPT-5.6.
- TrueFoundry, “TypeSafe AI’s Jev: What System One Models Actually Are”, sui numeri non ancora verificati in modo indipendente.
- Il mio benchmark, con il codice Delphi scaricabile: Jev di TypeSafe contro GPT, Gemini e DeepSeek.
Se stai portando l’AI dentro il tuo gestionale e vuoi capire dove un modello come Jev ha senso e dove no, bit Time Professionals può darti una mano. Scrivici a professionals@bittime.it.
A cura di Daniele Teti e bit Time Professionals.