“快193倍、便宜444倍”……不会写一行字却备受热捧的AI“Jeb”

不同于ChatGPT等通过逐词预测生成回答的大型语言模型，一种不生成句子、仅给出判断和概率的人工智能模型问世。该模型可减少文本生成过程中产生的不必要词元成本和幻觉问题，专门处理重复性判断任务，正受到开发者的高度关注。

正在对比 Jeb 与现有大型语言模型的运行方式。Typesafe AI 官网截图。

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据行业消息，9月22日，美国人工智能初创企业Typesafe AI结束了为期两年的非公开开发，发布人工智能模型“Jeb”，并正向所有开发者开放使用。

Jeb由曾任职于OpenAI的研究员Diogo Almeida开发。Almeida曾参与奠定ChatGPT开发基础的InstructGPT等研究，在创立Typesafe AI后，进行了两年的非公开技术研发。

Jeb上线开发者平台Vercel AI Gateway仅24小时，便有约13%的付费用户使用，成为该平台史上采用速度最快的新人工智能模型。Vercel表示，同期使用Jeb的付费用户占比是OpenAI发布GPT-5.6时的两倍以上。由于上线后用户大量涌入，服务一度出现故障。

其与现有大型语言模型最大的差异在于给出答案的方式。大型语言模型根据输入的问题逐一预测后续词语，以完成句子；而Jeb则在多个选项中作出选择，或对真伪、评分等给出附带概率的判断。

由于不生成句子，回答生成成本更低。Jeb的定价为每100万词元0.042美元，输出不另行收费。响应时间约为70至500毫秒。Typesafe AI称，在内部评测中，Jeb的速度最高可达现有大型语言模型的193.6倍，成本则低444.6倍。

这一优势有利于处理软件开发和运营过程中反复出现的简单判断问题。该模型仅提供分类输入值或确认结果是否符合条件所需的判断值，从而降低词元成本。在将工作拆分为多个步骤处理的人工智能代理环境中，也可由Jeb负责分类和选择，仅在需要复杂推理的环节调用大型语言模型，以此降低成本，而非每个步骤都调用高性能模型。

开发者的实际应用案例也接连出现。开发者Justin Schroeder发布消息称，他向Jeb提供周边环境信息并让其选择行驶方向，仅用一小时便制作出一款自动驾驶模拟器。这是在无法生成句子的模型中反复进行选择，以测试其执行复杂任务的能力。

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随着Jeb的出现，以生成式人工智能为核心的模型使用方式也可能进一步细分。业内人士表示：“与其说它是通用型大型语言模型，不如说它更接近超高速分类器判断函数。由于其运行方式不同于现有人工智能，用途也将有所不同。”

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