9天暴涨50倍,Jev开发商估值飙到100亿美元!

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9天暴涨50倍,Jev开发商估值飙到100亿美元!
9836点击    2026-09-25 20:42

9天,从2亿到100亿美元。


据 The Information 报道,Jev 的开发商 TypeSafe AI 正在洽谈一轮10亿美元以上的融资。


有投资人愿意按100亿美元以上的估值进场!


9天暴涨50倍,Jev开发商估值飙到100亿美元!


就在上周,这家公司刚宣布了4000万美元种子轮,DCVC 领投,PitchBook 记下的估值是2亿美元。


一周多一点,估值直接暴涨50倍。


更离谱的是,让一群投资人争着排队送钱的这个模型,一个字都不会写。


帮 ChatGPT 开过光的人


TypeSafe 的创始人叫 Diogo Almeida,此人来头不小。


他在 OpenAI 待过,全程参与了 RLHF 和 InstructGPT 的核心工作。


通俗地说,就是教 GPT 听懂人话、学会照着指令干活的那套方法。


这套东西后来直接撑起了 ChatGPT 和 GPT-4,算得上给整个大模型时代开了光。


2024年,Almeida 离开 OpenAI,拉上 Erik Gafni 和 Sasha Sheng 一起创业。公司落在旧金山,二十来号人,两年没吭声。


9月15日,他们把 Jev 推到了台前。


9天暴涨50倍,Jev开发商估值飙到100亿美元!


Almeida 对 Forbes 说:现在的大模型都在拼命讨好人类,可人不应该是智能唯一的消费者。以后大部分智能会跑在软件里,在后台安安静静地干活。


软件需要什么?一个能直接用的答案。


你给它写一段文采飞扬的分析,它没法用;你给它一个选项加一个置信度,它拿起来就能跑。


所以 Jev 只做三件事:选一个选项,打一个分,判一个是或否,每个答案都附带概率。


举个例子。一张客服工单飞过来,Jev 能同时判断三件事:它该交给支付组还是账户组?要不要转人工?紧急程度是低中高哪一档?三个问题各答各的,互不干扰。


代码拿到结果直接往下走,不用再从一大段话里扒答案。


你可以把它理解成一个只做选择题的学霸。作文一篇不写,答题卡涂得飞快,每道题旁边还标注自己有几成把握。


TypeSafe 管它叫「System One 模型」,对应的是人脑里的快思考。看到一件事,先凭直觉拍板,要不要细想再说。


Jev 干的就是替软件拍板这一步。


名字也有讲究。Jev 取自经济学里的「杰文斯悖论」:一样东西效率越高、用起来越省,人们反而用得越多。


Almeida 赌的是,当判断便宜到几乎不要钱,软件里会冒出成倍的判断需求。


定价输入每百万 Token 0.042美元,输出免费。一次判断几十到几百毫秒搞定。


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9月20日取消候补名单后,新用户直接送5美元额度,约合1.2亿 Token。够做几百万次判断了。


二级标题24小时,拿下13%的付费团队


投资人为什么坐不住?看看 Vercel 给出的数字就明白了。


Jev 上线 Vercel 的 AI Gateway 之后,前12小时就超过了所有对比模型。


到第24小时,将近13%的付费团队用过它,这个比例是 GPT-5.6 家族的2倍,是 Fable 5.1 的6倍多。


Vercel 自己说了:这是网关历史上采用最快的一次模型发布。


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TypeSafe 自己的测试更夸张。同一套工作流里,Jev 比语言模型快194倍,便宜445倍。


开发者社区也彻底玩开了。


Vercel 工程师 Pranit Sharma 拿 Jev 审查命令安不安全,速度比之前用的模型快5到18倍。


有人把它接进浏览器插件,平均380毫秒就判断完一条推文该不该折叠。


还有个狠人,拿 Jev 配合 GPT-6 Astra 在《我的世界》里打末影龙,8分43秒通关。Jev 那部分只花了1美分。


最惨的是另一位仁兄。


他一个晚上加一个早上,用 Jev 搭了个全自动交易机器人,同时盯链上和链下数据做买卖。截至发稿,亏了31680美元。


模型判断得再快,也替你扛不住行情。


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Together AI 已经放出了开源的对标小模型 tev1-4B,基于 Qwen3.5-4B 微调,号称17美元就训出来了,同档价格、同样输出免费。


DataCamp 统计,一周之内至少出现了7个 Jev 开源替代品。


权重几天就能被复刻,TypeSafe 真正能守住的护城河,更可能是校准数据的质量和已经接进去的那批开发者。


100亿美元,到底在押什么?


那投资人到底在买什么故事?


过去几年,大模型都在卷一件事:怎么跟人说话。比谁更会聊、更会写、更会推理。


可当 Agent 跑起来以后,情况变了。


Agent 每走一步都要做判断:下一步调哪个工具?任务失败要不要重试?这个操作要不要找人确认?结果能不能交差?


这些判断一天要做成千上万次,每次都让大模型写一段分析再给答案,又慢又贵。


Jev 做了一件简单但重要的事:把「判断」从「生成」里拆了出来,交给一个又快又便宜的专用模型。


这背后是一个更大的趋势:AI 的用户正在从人变成软件和 Agent。


人需要解释和对话,机器只需要一个带置信度的答案。


100亿美元的估值,押的就是这个品类会成立。


至于 Jev 能不能真正吃下这块市场,要看免费期结束以后,那13%的团队里有多少愿意回来付钱。


从今天起,倒计时正式开始。


参考资料:


https://www.theinformation.com/articles/jev-fervor-leads-talk-big-valuation-boosthttps://www.techmeme.com/260924/p40#a260924p40


文章来自于微信公众号 “新智元”,作者 “新智元”

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项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

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【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

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【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。

项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner