On ne s’attendait pas à ce que, après la sortie de GPT-Astra et de Fable, un nouveau type de modèle aussi brûlant arrive et devienne aussi populaire.
Si JEV connaît un tel succès, c’est d’une part parce qu’il résout effectivement certains problèmes. L’autre raison centrale, c’est que son avantage en termes de vitesse est extrêmement facile à faire connaître.
Il coche à la fois la case « vitesse » et la case « volume ». Dans les démos qu’on voit sur les pages présentant JEV, on montre toujours sa rapidité ainsi que le nombre de traitements. Ce sont précisément ces éléments qui procurent un premier choc très concret, et cela montre aussi que tout le monde y attache une grande importance : du coup, toutes sortes de démos et de cas d’usage se propagent à fond.
Bien sûr, ce modèle n’est pas universel. Si on le force à fonctionner tout seul, en dehors des grands modèles de langage, les scénarios d’application sont en réalité assez limités. Mais si on l’ajoute à un grand modèle ou à d’autres outils, l’effet est vraiment excellent.
Par ailleurs, il lui manque encore une dimension multimodale. S’il l’obtenait, surtout pour le tri et le regroupement de contenus ou pour la production de longs textes, l’expérience serait vraiment super.
À point nommé : hier, ils ont annoncé l’ouverture à tout le monde, sans besoin de waitlist. Chaque utilisateur dispose de 5 $ de crédit gratuit.
Ce modèle est très économique : l’entrée coûte seulement 0,042 $, et la sortie est gratuite. Ainsi, avec 5 $, on peut en profiter très, très longtemps.
On vient justement aussi de mettre à jour Next Token la semaine dernière, et la discussion portait principalement sur :
Le modèle JEV et les problématiques qui en découlent : par exemple, certaines personnes peuvent entraîner en une journée des modèles du même type. Des acteurs comme GPT-6 ou Fable, qui sont déjà très spécialisés dans l’entraînement des modèles, laissent ici une grosse marge d’arbitrage pour la formation de petits modèles.
La collaboration entre petits modèles et grands modèles.
L’évolution des interfaces d’interaction : aujourd’hui, le chat, le navigateur et la liste des tâches se retrouvent dans un seul et même logiciel. Y compris Codex, qui a récemment mis à jour ses plugins de navigateur : il supporte aussi plusieurs comptes (par exemple, le MCP de Notion peut ouvrir plusieurs comptes et récupérer des informations). Souvent, il est déjà en train de remplacer notre interface système. Cette nouvelle façon d’interagir pourrait, presque sans qu’on s’en rende compte, finir par éduquer les utilisateurs.
Hier, j’ai aussi utilisé JEV pour faire un cas de génération de scènes 3D en temps réel : il y a eu pas mal de gens qui ont aimé. Dans l’émission, on a abordé tout ça ainsi que d’autres actualités, et on a aussi parlé de nos points de vue à ce sujet : moi, Qiaomu, Yang Pan et Juzi. N’hésitez pas à aller écouter.
Si JEV connaît un tel succès, c’est d’une part parce qu’il résout effectivement certains problèmes. L’autre raison centrale, c’est que son avantage en termes de vitesse est extrêmement facile à faire connaître.
Il coche à la fois la case « vitesse » et la case « volume ». Dans les démos qu’on voit sur les pages présentant JEV, on montre toujours sa rapidité ainsi que le nombre de traitements. Ce sont précisément ces éléments qui procurent un premier choc très concret, et cela montre aussi que tout le monde y attache une grande importance : du coup, toutes sortes de démos et de cas d’usage se propagent à fond.
Bien sûr, ce modèle n’est pas universel. Si on le force à fonctionner tout seul, en dehors des grands modèles de langage, les scénarios d’application sont en réalité assez limités. Mais si on l’ajoute à un grand modèle ou à d’autres outils, l’effet est vraiment excellent.
Par ailleurs, il lui manque encore une dimension multimodale. S’il l’obtenait, surtout pour le tri et le regroupement de contenus ou pour la production de longs textes, l’expérience serait vraiment super.
À point nommé : hier, ils ont annoncé l’ouverture à tout le monde, sans besoin de waitlist. Chaque utilisateur dispose de 5 $ de crédit gratuit.
Ce modèle est très économique : l’entrée coûte seulement 0,042 $, et la sortie est gratuite. Ainsi, avec 5 $, on peut en profiter très, très longtemps.
On vient justement aussi de mettre à jour Next Token la semaine dernière, et la discussion portait principalement sur :
Le modèle JEV et les problématiques qui en découlent : par exemple, certaines personnes peuvent entraîner en une journée des modèles du même type. Des acteurs comme GPT-6 ou Fable, qui sont déjà très spécialisés dans l’entraînement des modèles, laissent ici une grosse marge d’arbitrage pour la formation de petits modèles.
La collaboration entre petits modèles et grands modèles.
L’évolution des interfaces d’interaction : aujourd’hui, le chat, le navigateur et la liste des tâches se retrouvent dans un seul et même logiciel. Y compris Codex, qui a récemment mis à jour ses plugins de navigateur : il supporte aussi plusieurs comptes (par exemple, le MCP de Notion peut ouvrir plusieurs comptes et récupérer des informations). Souvent, il est déjà en train de remplacer notre interface système. Cette nouvelle façon d’interagir pourrait, presque sans qu’on s’en rende compte, finir par éduquer les utilisateurs.
Hier, j’ai aussi utilisé JEV pour faire un cas de génération de scènes 3D en temps réel : il y a eu pas mal de gens qui ont aimé. Dans l’émission, on a abordé tout ça ainsi que d’autres actualités, et on a aussi parlé de nos points de vue à ce sujet : moi, Qiaomu, Yang Pan et Juzi. N’hésitez pas à aller écouter.
