TypeSafe AI releases Jev 1.14 with images, Box type and 262k context: все три функции пока не для продакшена

Компания TypeSafe AI опубликовала релиз Jev 1.14 на своём API. Модель доступна под псевдонимом jev-preview, а через неделю перейдёт на jev-latest. Marktechpost, освещающий релиз, подчёркивает, что все три новые возможности помечены как «зона риска» (danger zone) и требуют специального заголовка в запросе.

Jev принципиально отличается от привычных чат-ботов вроде ChatGPT или YandexGPT. Вместо свободного текста модель отвечает структурированными типами: выбор (Choice), оценка (Score) или пустое значение (Noul). К каждому ответу прилагаются вероятности и балл уверенности. Обучают модель методом RLCD (Reinforcement Learning for Calibrated Decisions, то есть обучение с подкреплением для калиброванных решений).

Три функции из «зоны риска»

• Изображения. Модель принимает картинки в формате PNG или JPEG (до 16 МиБ на файл, от 256 до 1568 пикселей по стороне). Изображение загружается один раз в карту assets и затем вставляется по ссылке в любое место запроса. TypeSafe уточняет, что предыдущая версия Jev 1.13 тоже была мультимодальной (способной работать с разными типами данных), но поддержку картинок включили только сейчас. На изображениях модель работает хуже, чем на чистом тексте, и разработчик рекомендует задавать максимально простые вопросы.
• Тип Box. Новый тип вопроса, который возвращает одну ограничивающую рамку (bounding box) на вопрос. Координаты рамки даются дробями от 0 до 1. Box всегда возвращает рамку, даже если объекта на картинке нет. Поэтому TypeSafe советует сначала спрашивать через Noul, существует ли объект, и только потом запрашивать Box.
• Расширенный контекст. По умолчанию лимит остаётся прежним: 64 тысячи токенов (единиц текста, которые модель обрабатывает за раз) на запрос и 32 тысячи на вопрос. При включении заголовка TypeSafe-Danger-Zone-Long-Context: true оба лимита поднимаются до 262 тысяч токенов. TypeSafe объясняет, что модель всегда поддерживала длинный контекст внутри, но компания намеренно ограничивала его, потому что на длинных входах любая модель менее надёжна.

Что показал внутренний тест Box?

TypeSafe провела небольшой эксперимент на 36 обрезанных фрагментах картин, где часть целевого объекта была отрезана. Четыре вопроса Noul по каждой грани рамки выявили 30 из 36 обрезов. Один общий вопрос «весь ли объект внутри» поймал 26 обрезов. Метод с обводкой рамки контуром и вопросом о ней показал 20 из 36.

Публичных бенчмарков с числовыми таблицами TypeSafe не предоставила. Внутренние графики сравнивают Jev только с моделями с открытыми весами. Компания сама признаёт, что измерения, вероятно, смещены в её пользу, и рекомендует разработчикам полагаться на собственные тесты.

Цена и переход на новую версию

Цена не изменилась: $0,042 за миллион входных токенов, выходные токены бесплатны. Модель работает только через размещённый API TypeSafe (эндпоинт POST /v1/systemone). Открытых весов нет, аппаратные характеристики и количество параметров не раскрыты.

План перехода прозрачный: jev-1.13.0 останется доступной, о её отключении предупредят за 60 дней. Jev 1.14 тоже получит 30-дневное предупреждение перед отключением.

Есть ли аналоги в России?

Прямого аналога Jev в российских сервисах нет. YandexGPT и GigaChat генерируют свободный текст, а Jev возвращает структурированные решения с калиброванной уверенностью. Это принципиально разные задачи. Для визуальных задач (распознавание объектов, определение их положения) в России доступны API YandexGPT с мультимодальным режимом и GigaChat с обработкой изображений, но они отвечают текстом, а не координатами рамки с вероятностями. Если вам нужен именно типизированный ответ с баллом уверенности, на момент публикации альтернативы Jev на российском рынке нет.

Как попробовать?

1. Зарегистрируйтесь на сайте TypeSafe AI и получите API-ключ. Jev работает только через облачный API, установка на свой компьютер не предусмотрена.
2. Отправьте POST-запрос на эндпоинт /v1/systemone, указав alias jev-preview. Для работы с изображениями добавьте заголовок TypeSafe-Danger-Zone-Images: true, для расширенного контекста TypeSafe-Danger-Zone-Long-Context: true.
3. Начните с простых вопросов типа Choice или Score на текстовых данных, без картинок, чтобы понять формат ответов. Только после этого подключайте изображения и Box.

Частые вопросы

Jev заменяет ChatGPT или YandexGPT?

Нет. Jev не генерирует текст. Она возвращает структурированные ответы: выбор из вариантов, оценку или пустое значение с баллом уверенности. Это инструмент для автоматизации решений, а не для написания статей или общения.

Можно ли использовать новые функции в реальном проекте?

TypeSafe прямо предупреждает: изображения, Box и расширенный контекст помечены как экспериментальные и не готовы к продакшену. Для тестов и прототипов подходят, для рабочего сервиса с живыми пользователями пока рано.

Сколько стоит и есть ли бесплатный тариф?

Стоимость составляет $0,042 за миллион входных токенов, выходные токены бесплатны. Изображения оплачиваются как входные токены без отдельной наценки. О наличии бесплатного тарифа или пробного периода TypeSafe в релизе не сообщила.

Если вы работаете с автоматической проверкой изображений или строите систему, где нужен не свободный текст, а конкретное решение с числовой уверенностью, Jev 1.14 стоит поставить в очередь на тест, но держать продакшен на проверенной версии 1.13.