Linkme Tech · Jev 시리즈
JEV 시리즈 1/6
2026년 9월 15일 공개된 TypeSafe AI 의 첫 System One 모델. 텍스트를 생성하지 않고, 코드가 바로 쓸 수 있는 타입 있는 답과 확률을 돌려줍니다.
Jev(제브) 는 샌프란시스코 AI 연구소 TypeSafe AI 가 2026년 9월 15일 스텔스를 벗으며 공개한 첫 모델입니다. 같은 날 DCVC 주도 4,000만 달러 시드 투자가 보도됐고, 창업자 Diogo Almeida 는 OpenAI 에서 RLHF·InstructGPT 연구에 참여한 인물로 소개됩니다.
가장 큰 특징은 문장을 만들지 않는다는 점입니다. 상태(state, 판단할 텍스트나 JSON)와 미리 타입을 정한 질문을 보내면, 각 질문에 대해 선택지별 확률과 신뢰도만 돌려줍니다. 코드가 파싱·검증 없이 그대로 분기할 수 있습니다.
한 줄 요약
- 입력: 텍스트·JSON·문자열 배열 + Choice / Score / Noul 질문
- 출력: 질문별 확률 분포·신뢰도 (문장 없음)
- 응답 시간 70~500ms, 입력 100만 토큰당 $0.042, 출력 무료 (공식 발표 기준)
- 현재 버전
jev-1.13.0, 별칭jev-latest·jev-preview
System One 이라는 이름
대니얼 카너먼의 『생각에 관한 생각』에서 빠르고 직관적인 System 1 과 느리고 숙고하는 System 2 를 나눈 데서 따왔습니다. TypeSafe 의 주장은 소프트웨어 안의 결정 대부분이 '이건 어느 버킷?', '급한가?' 같은 System 1 판단인데, 지금까지는 그걸 값비싼 System 2(대형 LLM)에 맡겨 왔다는 것입니다.
왜 'Jev' 인가
경제학자 윌리엄 스탠리 제번스(Jevons) 에서 이름을 땄습니다. 증기기관 효율이 올라가자 석탄 소비가 오히려 늘었다는 '제번스 역설'처럼, 결정 한 번의 비용이 한 자릿수 단위로 떨어질 때마다 새 쓰임새가 폭발한다는 베팅입니다.
LLM 과 다른 점, 세 줄
① 토큰을 하나씩 자기회귀로 생성하지 않고 모든 답을 병렬로 샘플링합니다. ② 훈련은 사람 선호를 보상하는 RLHF 가 아니라 RLCD(Reinforcement Learning for Calibrated Decisions) — 확률이 실제 결과와 맞도록 최적화합니다. ③ 스키마 밖의 값을 낼 수 없어 형식 오류가 구조적으로 0 입니다. (틀린 '유효한' 답은 낼 수 있습니다.)
한눈에 보기
| 항목 | Jev (jev-1.13.0) |
|---|---|
| 개발사 | TypeSafe AI (샌프란시스코) |
| 공개일 | 2026-09-15 · 대기자 명단 기반 조기 접근 |
| 출력 형태 | Choice · Score · Noul 확률 (텍스트 생성 없음) |
| 가격 | 입력 $0.042 / 1M 토큰 · 출력 무료 |
| 응답 시간 | 70~500ms (공식 주장) |
| 가중치 공개 | 비공개 · 관리형 API |
본문 사진 — 아래 2장은 이 편 주제에 맞춰 제작한 연출 사진(실사 스타일)입니다.
이번 호 키워드
· System One 모델
· 타입 있는 결정
· RLCD
· 출력 무료
