ChatGPT 공동개발자가 "글을 못 쓰는" 모델을 냈다 — 판단만 남기니 최대 400분의 1 값
ChatGPT를 함께 만든 디오고 알메이다가 2년간 숨어서 만들었다는 모델 Jev를 그제 공개했다. 내세운 숫자는 20~200배 빠르고 40~400배 싸다, 그리고 출력 토큰은 무료다. 무료인 이유가 핵심이다. 이 모델은 글을 쓰지 않는다. 기존 LLM은 "스팸인가 아닌가"를 판단할 때도 답을 글자 단위로 한 자씩 생성한다. Jev는 그 생성 루프를 아예 없애고 내부 표현에서 확률을 바로 뽑는다. API를 1만 번 찔러 내부 구조를 추정한 분석에 따르면 프롬프트를 읽자마자 추론이 끝나고, 선택지가 2개든 200개든 처리 시간이 거의 같다. 값이 400분의 1이 되는 건 모델이 작아서가 아니라 낭비를 걷어냈기 때문이다. 이틀 만에 사람들이 붙인 것들: PR 리뷰 1건에 0.00007달러(Opus 5로 하면 약 14.5달러), 목소리로 브라우저 조작 — 판단 1건에 300밀리초·0.0002달러, 스크린샷도 DOM도 안 보고 화면 요소만 읽어 맥 조작, LLM 없는 챗봇, 3D 환경에서 에이전트 500개를 평균 지연 500밀리초로 병렬 구동. 한 시간도 안 걸려 테슬라 완전자율주행을 다시 만들었다는 사람은 그걸 오픈소스로 풀었다. Cloudflare AI Gateway가 이틀 만에 올렸고 Laravel AI SDK에도 들어갔다. 그리고 어제, Jev 공개 20시간 뒤에 오픈소스 복제판 OpenJev가 GitHub에 올라왔다. 새 모델을 훈련한 게 아니라 기존 오픈웨이트 LLM의 추론 엔진을 손봐 같은 API를 그대로 따라 만든 것이다. 기법 자체가 특별히 감출 게 없다는 뜻이다. Claude Code와 Codex에 반년 안에 이런 기능이 기본으로 들어올 거라는 예측이 나오는 이유다.
댓글 반응
만든 사람이 답글에서 먼저 선을 그었다. "LLM을 갈아 끼우는 물건이 아니다. 글을 안 만들기 때문에 코드도 못 쓴다. 우리가 맞는 작업에서는 지금 8.5/10 수준"이라고. 공개한 비교 그래프도 기준 답안이 Astra와 Fable 혼합이라 자기 쪽에 유리한 편향이 있다고 스스로 밝혔다. 회의적인 쪽에서는 "새 아키텍처라고 주장할 때 트위터 열광은 의미가 없다. 결국 싸고 빠른 분류 API인데, 2022년 Cohere가 팔던 게 바로 이거다"라는 지적이 나왔다. 실전에서 쓰려는 쪽의 질문은 하나로 모였다. "항공권 사이트 7초는 쉬운 쪽이다. 내 상대는 2011년식 공급사 포털이고 프레임셋에 세션도 금방 끊긴다. DOM이 더러워지면 실패율이 얼마냐." 한국어 타임라인의 반응은 결이 달랐다. "격차가 너무 난다. 지금 Jev에 온통 열광 중인데, 그런데 우리는 그저 리셋만 부르짖는다고?"
출처 25건 보기· @CompleteSkeptic, @redp314, @jpschroeder 외 22
- @CompleteSkepticAfter co-inventing ChatGPT, I kept asking myself: why have superhuman chat models not led to AGI? I’ve spent the last 2 years in stealth building a new way to train models (RLCD), and a new type of frontier AI model that we are releasing today: Jev • 20-200x faster • 40-400x cheaper (w/ output tokens free) • Frontier composable intelligence optimized for decisions AFAICT the shortest path to AI-based economic revolutionX ♥6.6만
- @redp314got Jev to review my PRs. ~200x cheaper than Claude and it answers in half a second 6 real PRs in the video. $0.00007 each. 1,000 PRs = 7 cents vs ~$14.50 on Opus 5 paste a diff → ONE call to @typesafeai → 14 typed checks come back as probabilities: hardcoded secret, sql injection, touches auth, deletes tests, breaks api, migration, debug leftovers, does the description actually match the diff, blast radius, reviewer effort… code turns that into a verdict: BLOCK / security review / nits / merX ♥2천
- @jpschroederI rebuilt Tesla Full Self Driving with Jev in less than an hour. This model is a total unlock.X ♥4천
- @moritzkrembwhoa this actually worked! Jev lets me control my browser in real time with my voice now > i talk > transcript sent to Jev > jev returns probabilities in ~300ms > browser clicks costs: $0.0002 per decision i'm stunned how fast this is. when i asked it to "go back", it even finished the request before i finished my sentence 😂X ♥1.9천
- @milindlabsOkay so Jev can actually do computer use really well Without any screenshots, or LLMs and no Pixels leave my mac I dont even read the Dom elements A local CoreML model segments every button and UI element on screen. On-device OCR reads the labels. That text is all Jev gets. It returns a probability across those elements and tells me the best one to click. Then it clicks, re-runs detection, and decides again. In a loop until the goal is done. ~90ms per decision. Faster than any LLM compuX ♥591
- @gregpr07Breaking: Browser Use + Jev = Ultrafast ⚡ Findings flights took 7s and cost only $0.0039 🤯 > new action space every step > DOM state space > small LLM fallback to type (this video is at 1x speed btw) Built a tiny open source browser agent. try it below ↓X ♥7천
- @crislentaJev is actually insane. We benchmarked it, and the results completely change the game for us: > 500 real-time agents > running in parallel > in a 3D environment The preliminary results are crazy: > 500ms average latency > 35 API calls/s > all with a naive implementation We did 0 optimizations! The bottleneck is not Intelligence latency anymore. It's the first System 1 LLM. Crazy times.X ♥575
- @kunchenguidalright - just got Jev deployed for a real production use case, which now performs at fable level quality but 10x faster and saves a ton of money context - a powerful capability of firstmate is that as an orchestrator it intelligently routes each task to an appropriate agent (permutation of harness, model, and reasoning effort) based on custom user preference by default, that's done by the firstmate agent and the LLM would have to do some thinking, make tool calls to read dispatch rules, quotaX ♥1.6천
- @anderslieHow is Jev so much faster than an LLM? It's not about how the model is trained - it's the inference technique. In fact, you can modify an inference engine to provide a performant Jev-like API with any open-weight LLM. Say you are trying to ask N multiple choice questions in parallel. In standard text generation, you decode tokens one at a time to generate a JSON representing those properties, and then parse the JSON. In a Jev-like system, what you can do is: - Label choices for each propertX ♥514
- @iwashi86Jevの内部アーキテクチャを推測している技術記事(Jev's Architecture Unmasked)からメモ。 ・本記事はJevのAPIを約1万回の呼び出して、内部構造を推測したもの ・従来の言語モデルを用いた分類やルーティングでは、トークンを1文字ずつ逐次生成するために膨大な無駄な計算コストが発生していた。 ・JevはLLMの膨大な知識をそのまま保持しつつ、テキスト生成を完全に排除して内部表現から直接確率を出力する ・モデルは入力を左から右へ読む事前学習済みの因果トランスフォーマーであり、プロンプト処理の直後に推論を終了する ・テキスト生成ループは存在しない ・選択肢が2個の場合でも200個の場合でもサーバーの処理時間はほぼ変化しないX ♥35
- @neutron42jpopenjevってgithubにありますよ。llmの出力をいじってるらしいです。ちなみにもう20時間も前w 速いX ♥5
- @wmoto_aiopenjevはwebGPUで動かす軽量モデル前提みたいですからねX ♥2
- @justALEXWORTEGAOpen jev now play MINECRAFTX ♥63
- @CloudflareDevJev from @typesafeai is now live on @CloudflareDev AI Gateway. Try the first System One model — send state and typed questions; get structured answers your code can use directly.X ♥274
- @taylorotwellJev support has landed in 1.x branch of the Laravel AI SDK.X ♥224
- @tamarajtranfound the perfect use case for @typesafeai Jev: instant compaction in 2026, why is compaction still a summarization prompt? Jev can make it instant by scoring every tool call and dropping what's irrelevantX ♥2.7천
- @CodingGardenI built a chat bot with jev, no LLM at all! Responses are instant, no hallucinations. I hooked it up to web search, wikipedia, weather, todoist and home assistant. Jev decides what tool to call and what args to use based on the prompt. Instant answers cite sources as well!X ♥393
- @daniel_mac8'Jev' plays Pac-Man steered by Astra. 1. Astra strategizes 2. 'Jev' carries out the strategy in milliseconds It's early and hard to wrap my head around, but the potential is there to combine 'Jev' with larger reasoning models.X ♥867
- @abolbuildI gave Jev $10,000 and let it tradeX ♥1.2천
- @nickvasilesJev is a new model from the co-inventor of ChatGPT that can use computer tools in realtime right now it's playing Minecraft on its own computer in the cloud on Orgo this is what it looks like with just one Jev, but imagine: what about a thousand? or what about a billion of Jevs? each working together on their own computers in the cloud, discovering new science, running experiments, and designing new drugs 24/7. this is going to be bigger than ChatGPTX ♥59
- @fleetingbitssome thoughts on jev 1) i tend to think that twitter hype is not relevant for ai product releases; especially when someone claims to be doing something novel with the architecture 2) but, i think that jev is interesting in principle; it is a low cost, fast classification service, and it claims to be about equivalent to gpt-5.6-terra in performance 3) something interesting here is that this is what most ai services looked like in 2022; cohere sold a classification api, an embedding api, a rerank apiX ♥107
- @KeyTryerJev seems like such a simple and general concept that I'm betting Claude Code, Codex, and all their clones get a native version within 6 months, paired with top LLMs.X ♥41
- @unclejobs.ai격차가 너무 난다. Jev + Browser-Use 깃 레포가 하루만에 1.3k를 돌파하며 초고속 브라우저 유즈를 보여준다. 취리히 -> 런던 구간 항공편 서칭에 7초면 충분. 비용은 단 $0.0039에 불과함. 정배속으로 돌렸다는데 지금 Jev에 온통 열광중임. 그런데 우리는 그저 리셋만 부르짖는다고??? 후…. 그래서 언제 리셋된다구요..?Threads ♥74
- @zzwave_11141. jev-ultrafast — Browser Use 고속 브라우저 에이전트. Google Flights 항공편 검색 약 7.1초 2. typesafe-mcp — Jev를 Claude Code·Claude Desktop·Codex에 바로 연결 3. jev-mcp — 팩트체크·프롬프트 인젝션 탐지 내장 4. SemDecide — Jev를 Unix 명령줄 도구로 5. Jev Codex Router — 과제 난이도를 판단해 싼 모델/강한 모델을 자동 배분. 실제 237턴 재생으로 비용 약 60% 절감 6. Winnow — Claude Code용 컨텍스트 가비지 컬렉션 7. Jev Review — 코드 리뷰 사전 선별Threads
- @kk_fe_1Jev란? "긴 글 대신, 딱 정해진 분류나 선택만 초고속으로 해주는 특수 AI 서비스"입니다. 보통 AI는 시를 쓰고, 수다를 떨고, 소설을 쓰는 등 모든 걸 할 줄 아는 다재다능한 녀석입니다. 반면 Jev는 쓸데없는 글짓기는 싹 빼고, "이 글이 스팸이야 아니야?", "이 상품 카테고리가 전자제품이야 의류야?" 같은 객관식 선택(분류/태깅)만 번개처럼 빠르게 처리하도록 만들어진 도구입니다.Threads