JEV模型开放注册:低价高速引发关注,小模型套利空间受讨论
估计 AI 圈大家都没有预料到,在有 GPT-Astra 和 Fable 发布以后,还能有这么热的新类型模型火起来。
估计 AI 圈大家都没有预料到,在有 GPT-Astra 和 Fable 发布以后,还能有这么热的新类型模型火起来。
JEV 能这么火,一方面是确实解决了某些问题;另一个核心原因在于它的速度优势非常易于传播。
速度和数量它都占了。你会发现那些网页里演示 JEV 的案例,都会展示它的速度以及处理的数量,这最能给人原始刺激,也说明大家确实对这两点非常重视,所以各种 Demo 和案例就疯狂传播。
当然这个模型也不是万能的。如果硬要让它脱离大语言模型只靠自己工作,应用场景其实比较有限;但如果加上大模型辅助或其他工具,效果会非常好。
同时它现在还缺一个多模态,如果有了多模态,尤其在素材整理分类或长内容生产上,体验会非常爽。
刚好昨天他们宣布向所有人开放,不再需要 waitlist 了,每个用户有 5 美元的免费额度。
这个模型非常省钱,输入只要 0.042 美元,输出免费,所以 5 美元能用非常非常久。
刚好我们上周的 Next Token 也更新了,主要讨论了:
JEV 模型及衍生问题:比如大家一天就能训出类似模型,像 GPT-6、Fable 这种在模型训练上已经非常专业,这里有很大的小模型训练套利空间。 小模型与大模型的协作问题。
交互界面的演变:现在聊天、浏览器、任务列表都在同一个软件里。包括 Codex 最近更新了浏览器插件,本身也支持多账号(比如 Notion 的 MCP 可以登录多个账号并拉取信息),很多时候它已经在替代我们的系统界面了。这种新的交互可能在潜移默化中就完成了对用户的教育。
昨天我也用 JEV 做了一个实时 3D 场景生成的案例,喜欢的人还挺多。节目里把这些和其他一些新闻基本都讨论到了,也聊了聊我、乔木、杨攀和橘子几个人的看法,欢迎大家去听听
更进一步:量化金融体系
看懂新闻只是起点——沿量化金融路径,把它变成能交付的工程能力