A TypeSafe ensina o Jev a ver: imagens agora funcionam em state, instructions e criteria, junto do Jev 1.14, de um tipo box e de contexto de 262k
O destaque é a entrada de imagens. Em 14 de outubro de 2026 a TypeSafe publicou “Jev: For the builders AND dreamers”, e a mudança mais notável é que imagens passam a ser parte de primeira classe, componível, de uma requisição System One. Uma imagem pode ir em qualquer lugar onde cabe texto: no state, dentro das instructions de uma pergunta, ou como criteria contra a qual a pergunta é julgada (por exemplo, “o cachorro em photo é o mesmo do cartaz?”). Todo tipo de pergunta aceita imagens, então uma única requisição mistura fotos e perguntas tipadas e recebe probabilidades calibradas. Duas precisões: segundo a TypeSafe, o jev-1.13.0 já suportava imagens (“multimodal o tempo todo”), então é uma capacidade documentada e opt-in do modelo atual, não um modelo novo; e é um recurso danger zone (TypeSafe-Danger-Zone-Images: true) que a TypeSafe diz não estar pronto para produção, com formato de requisição e limites sujeitos a mudança. A TypeSafe também avisa que todos os modelos vão pior com imagens do que com texto.
Junto com isso:
- Versão do modelo: pequena. o
jev-1.14.0, no aliasjev-preview, com “melhorias sutis em tudo” e o maior ganho esperado em multilíngue. Ojev-latestfica no 1.13.0 e passa ao 1.14.0 cerca de uma semana depois. Preço igual (US$ 0,042/M de entrada, saída grátis). A TypeSafe promete 60 dias de aviso antes de descontinuar o 1.13.0 e 30 dias para o 1.14.0, com uma política a ser publicada.
Imagens, box e contexto longo ficam todos atrás de headers opt-in “danger zone”, que a TypeSafe diz não estarem prontos para produção.
- Perguntas
box: devolvem uma caixa delimitadora com confiança, só no Jev 1.14. - Contexto longo (
TypeSafe-Danger-Zone-Long-Context: true): 262k tokens por requisição e por pergunta, contra 64k / 32k, ao mesmo preço por token; mais lento e menos preciso. - Um opt-in por organização deixa a TypeSafe ler entradas e saídas para depurar irregularidades; ela diz que continua sem treinar com elas.
Claim, não evidência. O gráfico da própria TypeSafe (conjunto privado, modelo próprio, carimbado “please don’t trust them”) põe o Jev 1.14.0 com 60,0 de Inteligência vs 58,9 do 1.13.0, e erro de calibração 1,6 vs 1,8; o modelo seguinte tem 46,7. São UnverifiedClaim e a versão ainda não está no JevBench, no Decision Index 0.3 nem no índice do Artificial Analysis. Atualizamos quando estiver.
| Modelo | Inteligência (maior é melhor) | Erro de calibração (menor é melhor) |
|---|---|---|
| jev 1.14.0 | 60,0 | 1,6 |
| jev 1.13.0 | 58,9 | 1,8 |
| kev-27b | 46,7 | 17,8 |
| pplx-decider-v1.1-27b | 46,0 | 35,0 |
| clef | 44,3 | 11,2 |
| clef-flash | 38,8 | 19,1 |
| kev-4b | 36,9 | 10,3 |
| d1-3b | 33,8 | 19,9 |
Gráfico (UnverifiedClaim): conjunto privado, inclui o Jev fechado apesar de “só pesos abertos”, “provavelmente enviesado a favor dos nossos modelos”, sem intervalo de confiança.
Ficha: Jev.