За две недели после запуска решающую модель Jev использовали 35% платных команд Vercel — вдвое больше ближайшего конкурента.
Рекордное принятие
Модель Jev стала самой быстро принятой ИИ-моделью в истории — по крайней мере по некоторым метрикам. Данные Vercel, опубликованные в четверг, показывают, что уже через две недели после запуска решающую модель использовали 35% платных команд, а её охват почти вдвое превысил показатели второго по популярности решения Sonnet 5.5. Столь быстрого принятия в первые две недели не показывала ещё ни одна модель по данным Vercel.
В чём особенность Jev
Модель выпустили в ограниченном доступе 15 сентября. Jev спроектирована как лёгкий инструмент для выбора между несколькими заранее заданными вариантами вывода. Ограничение числа вариантов делает модель дешевле и быстрее аналогов вроде Sonnet, что идеально подходит для быстрой классификации больших объёмов данных.
Откуда данные
Цифры взяты из AI-шлюза Vercel — унифицированного API, похожего на OpenRouter. Это заведомо ограниченная картина: она может недооценивать крупные лаборатории вроде OpenAI и Anthropic, у которых есть собственные API, но зато показывает, что шумиха вокруг Jev действительно превратилась в реальное использование. Сама Vercel была ранним пользователем Jev, заменив им GPT-6 Luna для классификации опасных команд.
Ограничения данных
Авторы отчёта честно оговаривают, что шлюз Vercel — лишь один из срезов рынка. Крупные лаборатории с собственными API могут быть недоучтены, поэтому реальная картина популярности Jev среди всех разработчиков может отличаться. Тем не менее именно эти цифры впервые подтвердили данными шумиху вокруг модели.
Открытые модели набирают вес
Новый подход Jev подтолкнул конкурентов из OpenAI и Amazon к собственным разработкам. Отчёт также отмечает рост открытых моделей: они дают более 70% токенов через шлюз Vercel и почти 25% общего объёма затрат. При этом рынок растёт настолько быстро, что расходы на передовые лаборатории выросли десятикратно — похоже, открытые и передовые модели дополняют, а не вытесняют друг друга.
Источник: TechCrunch.
Об авторе
