Разработчик обучил дома открытые модели Jeff — вместо текста они выдают решение

На Hacker News вышел Jeff — набор из открытых моделей размером 0,8 млрд параметров, совместимых с Jev. Автор обучил их дома, на своём железе.
Jev от TypeSafe — модель, которая не пишет текст, а сразу выдаёт решение: например, по фразе «карта так и не пришла» выбирает действие card_arrival и заполняет его параметры. Отклик у Jeff — около 30 миллисекунд.
Исследователь Йоав Гольдберг заметил, что за две недели с ограниченного релиза Jev на arXiv уже вышло 29 статей о нём.
(((ل()(ل() 'yoav))))👾@yoavgo
JEV was released in "limited early access" on September 15, that's two weeks ago. How come we have 29 papers about it on arxiv (and, I assume, ICLR submissions) already. This is not healthy.
63828 сентября 2026
Что говорят
firelexHacker News
Jeff — это набор небольших дообученных Qwen3.5 и Gemma с открытыми весами для zero-shot классификации, который вставляется прямо в код. Даёте ситуацию и список вариантов — он за один проход возвращает калиброванную вероятность для каждого, без генерации текста: версия на 2B даёт 83,1% на панели из пяти бенчмарков, а 0.8B решает примерно за 28 мс на M4 Max. Apache 2.0 и API, совместимый с Jev.
AgentMasterRaceHacker News
Сравнил с Jev на своих текущих задачах — точность сильно хуже: 70% против 94%. Для классификации это неприемлемо.
(((ل()(ل() 'yoav))))👾@yoavgo
JEV вышел в «ограниченном раннем доступе» 15 сентября, то есть две недели назад. Откуда на arxiv уже 29 статей про него (и, полагаю, сабмиты на ICLR)? Это нездоровая история.
638