Jev 1.14 API
نموذج Jev 1.14 من TypeSafe AI، المصمم لفئة System One، يقدم قرارات سريعة وموثوقة عبر مخرجات مصنفة بدلاً من النصوص، مع سياق 262,144 توكن وإدخال صور تجريبي.
ينتمي Jev 1.14 إلى فئة نماذج System One من TypeSafe AI، وهي فئة متخصصة في اتخاذ قرارات سريعة وموثوقة بدلاً من التفكير المعقد. صدر في 14 أكتوبر 2026، ويوفر أربعة أنواع من الأسئلة: noul وchoice وscore وbox. يعيد noul إجابة بنعم أو لا مع احتمالها، ويختار choice من خيارات محددة، ويعيد score درجة، بينما يحدد box مواقع الكائنات في الصورة كنسب أعلى وأسفل ويسار ويمين من 0 إلى 1 مع درجة ثقة. تُقدَّم الخدمة عبر نقطة النهاية POST /v1/decisions.
بفضل السياق الممتد إلى 262,144 توكن، يناسب Jev 1.14 المهام التي تتطلب قرارات سريعة وقابلة للبرمجة، مثل التصنيف والإشراف على المحتوى، والتصنيف متعدد اللغات، وقرارات الصور كتصنيف صور المنتجات وتمييز لقطات الشاشة، وتحديد مواقع الجداول والرسوم البيانية في خطوط تحليل المستندات. كما يفيد في التوجيه بين النماذج. تشمل نقاط قوته تحسن الجودة الإجمالية عن الإصدار السابق، وأكبر المكاسب في أداء اللغات غير الإنجليزية، ومتوسط زمن استجابة 0.18 ثانية، وسرعة تبلغ نحو 5 أضعاف وتكلفة أقل بنحو 25 ضعفاً مقارنة بنماذج LLM التقليدية، مع ذكاء مماثل لنماذج LLM الحالية في مهام System One.
تجدر الإشارة إلى أن إدخال الصور ونوع السؤال box والسياق الطويل كلها ميزات تجريبية، وتؤكد TypeSafe أنها غير مناسبة للإنتاج. في نوع box، يعد وجود الكائن وموقعه فحصين منفصلين، والإحداثيات المُعادة لا تثبت وجود الكائن. كما أن درجات المعايير العامة محدودة ولا توجد درجة إجمالية منشورة. ينصح المستخدمون بضبط عتبات الثقة من بياناتهم المصنفة والاحتفاظ بمراجعة بشرية وفحوص أذونات التطبيق، ويوصى باستخدام معرفات نموذج ثابتة عندما تُغذّي الاحتمالات عتبة ثابتة.
آخر تحديث:
MODEL ID
jev-1.14- السياق
- 262.144K
- أقصى إخراج
- 235.929K
- الإدخال
- text / image
- الإخراج
- decisions
أبرز الميزات
- مخرجات قرارات مصنفة قابلة للبرمجة
- سياق 262,144 توكن
- متوسط زمن استجابة 0.18 ثانية
- أسرع بنحو 5 أضعاف وأرخص بنحو 25 ضعفاً
- أداء محسّن في اللغات غير الإنجليزية
- ميزات الصور وbox والسياق الطويل تجريبية
المزوّدون
قارن أسعار API بين المزوّدين. اختر مزوّدًا لعرض جميع الرسوم والشروط.
| $0.042 | $0 |
الاختبارات المرجعية
- #8
ClaimBench
المرتبة الثامنة بين 20 نموذجاً
- 98.06%
ClaimBench
دقة مبلغ عنها من أحد المصادر
الدرجات كما نشرها مزوّد النموذج.
البدء السريع للقرارات
أرسل الحالة وأسئلة قصيرة محددة النوع إلى /api/v1/decisions واقرأ إجابة واحدة لكل سؤال: يعيد noul احتمالًا من 0 إلى 1، وchoice الخيار المحدد مع توزيعه، وscore درجة رقمية للمعايير المرتبة. هذا endpoint منفصل عن أسطح Chat Completions وMessages وResponses.
curl https://openapi.felo.ai/api/v1/decisions \
-H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "jev-1.14",
"state": "Help! My payouts have been failing for 3 days.",
"questions": {
"is_urgent": {
"type": "noul",
"instructions": "Does this message convey urgency?",
"criteria": {"true": "Time-sensitive", "false": "No urgency"}
},
"department": {
"type": "choice",
"instructions": "Which team should handle this?",
"criteria": {
"billing": "Payments, invoicing, refunds",
"technical": "Bugs, outages, integrations",
"sales": "Pricing, upgrades, new accounts"
}
},
"frustration": {
"type": "score",
"instructions": "How frustrated is the customer?",
"criteria": ["Calm", "Frustrated", "Very angry"]
}
}
}'الأسئلة الشائعة
ما هو Jev 1.14?
ينتمي Jev 1.14 إلى فئة نماذج System One من TypeSafe AI، وهي فئة متخصصة في اتخاذ قرارات سريعة وموثوقة بدلاً من التفكير المعقد. صدر في 14 أكتوبر 2026، ويوفر أربعة أنواع من الأسئلة: noul وchoice وscore وbox. يعيد noul إجابة بنعم أو لا مع احتمالها، ويختار choice من خيارات محددة، ويعيد score درجة، بينما يحدد box مواقع الكائنات في الصورة كنسب أعلى وأسفل ويسار ويمين من 0 إلى 1 مع درجة ثقة. تُقدَّم الخدمة عبر نقطة النهاية POST /v1/decisions. بفضل السياق الممتد إلى 262,144 توكن، يناسب Jev 1.14 المهام التي تتطلب قرارات سريعة وقابلة للبرمجة، مثل التصنيف والإشراف على المحتوى، والتصنيف متعدد اللغات، وقرارات الصور كتصنيف صور المنتجات وتمييز لقطات الشاشة، وتحديد مواقع الجداول والرسوم البيانية في خطوط تحليل المستندات. كما يفيد في التوجيه بين النماذج. تشمل نقاط قوته تحسن الجودة الإجمالية عن الإصدار السابق، وأكبر المكاسب في أداء اللغات غير الإنجليزية، ومتوسط زمن استجابة 0.18 ثانية، وسرعة تبلغ نحو 5 أضعاف وتكلفة أقل بنحو 25 ضعفاً مقارنة بنماذج LLM التقليدية، مع ذكاء مماثل لنماذج LLM الحالية في مهام System One. تجدر الإشارة إلى أن إدخال الصور ونوع السؤال box والسياق الطويل كلها ميزات تجريبية، وتؤكد TypeSafe أنها غير مناسبة للإنتاج. في نوع box، يعد وجود الكائن وموقعه فحصين منفصلين، والإحداثيات المُعادة لا تثبت وجود الكائن. كما أن درجات المعايير العامة محدودة ولا توجد درجة إجمالية منشورة. ينصح المستخدمون بضبط عتبات الثقة من بياناتهم المصنفة والاحتفاظ بمراجعة بشرية وفحوص أذونات التطبيق، ويوصى باستخدام معرفات نموذج ثابتة عندما تُغذّي الاحتمالات عتبة ثابتة.
كيف تُحتسب فاتورة الاستخدام؟
تعتمد فاتورتك على المزوّد الذي تستخدمه وأسعاره واستخدامك. قد تختلف الأسعار مع المدخلات الأطول أو الشروط الأخرى.
ما أنواع المدخلات التي يدعمها Jev 1.14؟
يدعم إدخال النصوص، وإدخال الصور بشكل تجريبي عبر ترويسة الطلب TypeSafe-Danger-Zone-Images: true. المخرجات دائماً قرارات مصنفة وليست نصوصاً مولّدة.
كم يبلغ طول السياق الذي يمكن للنموذج معالجته؟
يبلغ طول السياق 262,144 توكن، أي أربعة أضعاف حجم الإصدار السابق. السياق الطويل ميزة تجريبية تُفعَّل عبر ترويسة TypeSafe-Danger-Zone-Long-Context: true.
ما أنواع الأسئلة الأربعة التي يدعمها النموذج؟
يدعم noul الذي يعيد إجابة بنعم أو لا مع احتمالها، وchoice الذي يختار من خيارات محددة، وscore الذي يعيد درجة، وbox الذي يحدد مواقع الكائنات في الصورة كنسب من 0 إلى 1 مع درجة ثقة.
ما المهام التي يناسبها Jev 1.14؟
يناسب التوجيه بين النماذج، والتصنيف والإشراف على المحتوى، والتصنيف متعدد اللغات، وقرارات الصور مثل تصنيف صور المنتجات وتمييز لقطات الشاشة، وتحديد مواقع الجداول والرسوم البيانية في تحليل المستندات.
ما الفرق بين معرف النموذج الثابت والاسم المستعار؟
المعرف typesafe/jev-1.14 مثبَّت على الإصدار 1.14، بينما typesafe/jev اسم مستعار لأحدث إصدار من Jev. يُوصى بالمعرف الثابت عندما تُغذّي الاحتمالات عتبة ثابتة.
هل ميزات الصور وbox والسياق الطويل مناسبة للإنتاج؟
لا، تصنفها TypeSafe كميزات تجريبية وغير مناسبة للإنتاج. كما أن وجود الكائن وموقعه في box فحصان منفصلان، والإحداثيات المُعادة لا تثبت وجود الكائن.