A evolução no mundo da IA (o “AI圈”) talvez ninguém tivesse previsto: depois do lançamento do GPT-Astra e do Fable, ainda apareceu um novo tipo de modelo tão quente, e que realmente ficou em alta.
O JEV ter feito tanto sucesso tem dois motivos principais. Por um lado, ele de fato resolve alguns problemas. Por outro, a razão central é que sua vantagem em velocidade é extremamente fácil de divulgar.
Ele consegue tanto velocidade quanto volume. Você vai perceber que, nos exemplos em páginas que demonstram o JEV, eles sempre mostram a velocidade e a quantidade de processamento. Isso dá um estímulo imediato e mostra que todo mundo leva muito a sério esses dois pontos; por isso, vários demos e cases acabam sendo compartilhados de forma frenética.
Claro que esse modelo não é perfeito para tudo. Se você quiser fazer com que ele trabalhe sozinho, apenas como um LLM, os cenários de aplicação são relativamente limitados; mas, se você adicionar ajuda de um modelo grande ou outras ferramentas, o resultado fica muito bom.
Além disso, ele ainda está faltando uma parte multimodal. Se ele tiver multimodal, especialmente em organização e classificação de materiais ou na produção de conteúdos longos, a experiência fica simplesmente muito mais agradável.
Por coincidência, ontem eles anunciaram que estão liberando para todo mundo, sem necessidade de waitlist. Cada usuário tem 5 dólares de crédito gratuito.
Esse modelo é bem econômico: a entrada custa apenas 0,042 dólar; a saída é gratuita. Então, com 5 dólares, dá para usar por muito, muito tempo.
Aliás, na semana passada atualizamos o nosso Next Token, e o principal assunto foi:
O modelo JEV e questões relacionadas: por exemplo, muita gente consegue treinar modelos parecidos em apenas um dia. Modelos como GPT-6 e Fable, que já são bem profissionais em treinamento de modelos, abrem bastante espaço para arbitragem/otimização com treinamento de modelos menores.
Problemas de colaboração entre modelos pequenos e grandes.
A evolução da interface de interação: agora chat, navegador e lista de tarefas estão no mesmo software. Inclusive, o Codex recentemente atualizou plugins de navegador e também já suporta várias contas (por exemplo, o MCP do Notion pode entrar em múltiplas contas e puxar informações). Muitas vezes, ele já está substituindo nossa interface de sistema. Essa nova forma de interação pode acabar educando os usuários, de modo quase imperceptível.
Ontem também usei o JEV para fazer um exemplo de geração de uma cena 3D em tempo real. Gostei bastante — e muita gente também. No programa, discutimos basicamente isso e outras notícias; também falamos sobre a minha opinião, a do Qiaomu, a do Yang Pan e a do pessoal do Juzi. Bem-vindos para ouvir!
O JEV ter feito tanto sucesso tem dois motivos principais. Por um lado, ele de fato resolve alguns problemas. Por outro, a razão central é que sua vantagem em velocidade é extremamente fácil de divulgar.
Ele consegue tanto velocidade quanto volume. Você vai perceber que, nos exemplos em páginas que demonstram o JEV, eles sempre mostram a velocidade e a quantidade de processamento. Isso dá um estímulo imediato e mostra que todo mundo leva muito a sério esses dois pontos; por isso, vários demos e cases acabam sendo compartilhados de forma frenética.
Claro que esse modelo não é perfeito para tudo. Se você quiser fazer com que ele trabalhe sozinho, apenas como um LLM, os cenários de aplicação são relativamente limitados; mas, se você adicionar ajuda de um modelo grande ou outras ferramentas, o resultado fica muito bom.
Além disso, ele ainda está faltando uma parte multimodal. Se ele tiver multimodal, especialmente em organização e classificação de materiais ou na produção de conteúdos longos, a experiência fica simplesmente muito mais agradável.
Por coincidência, ontem eles anunciaram que estão liberando para todo mundo, sem necessidade de waitlist. Cada usuário tem 5 dólares de crédito gratuito.
Esse modelo é bem econômico: a entrada custa apenas 0,042 dólar; a saída é gratuita. Então, com 5 dólares, dá para usar por muito, muito tempo.
Aliás, na semana passada atualizamos o nosso Next Token, e o principal assunto foi:
O modelo JEV e questões relacionadas: por exemplo, muita gente consegue treinar modelos parecidos em apenas um dia. Modelos como GPT-6 e Fable, que já são bem profissionais em treinamento de modelos, abrem bastante espaço para arbitragem/otimização com treinamento de modelos menores.
Problemas de colaboração entre modelos pequenos e grandes.
A evolução da interface de interação: agora chat, navegador e lista de tarefas estão no mesmo software. Inclusive, o Codex recentemente atualizou plugins de navegador e também já suporta várias contas (por exemplo, o MCP do Notion pode entrar em múltiplas contas e puxar informações). Muitas vezes, ele já está substituindo nossa interface de sistema. Essa nova forma de interação pode acabar educando os usuários, de modo quase imperceptível.
Ontem também usei o JEV para fazer um exemplo de geração de uma cena 3D em tempo real. Gostei bastante — e muita gente também. No programa, discutimos basicamente isso e outras notícias; também falamos sobre a minha opinião, a do Qiaomu, a do Yang Pan e a do pessoal do Juzi. Bem-vindos para ouvir!
