Jev, un nuevo modelo de IA de TypeSafe AI, se ha convertido en el modelo de IA con la adopción más rápida de la historia, al menos según una medición. Los datos de Vercel publicados el jueves muestran que, dentro de las dos semanas posteriores a su lanzamiento, Jev era utilizado por el 35% de los equipos de pago de la plataforma, una cifra casi del doble del alcance de Sonnet 5.5, el siguiente modelo más popular.

Jev se publicó en una versión de lanzamiento limitado el 15 de septiembre. Está diseñado como una herramienta liviana para elegir entre algunos resultados predeterminados. Como el rango de respuestas es limitado, el modelo funciona de forma más económica y rápida que alternativas como Sonnet, lo que lo hace muy adecuado para clasificar grandes cantidades de datos con rapidez.

El enfoque ha despertado mucho interés. En las semanas transcurridas desde el lanzamiento han aparecido ofertas competidoras de OpenAI y Amazon, entre otras. Hasta ahora, sin embargo, había poca información concreta sobre cuánto estaban usando realmente los desarrolladores este modelo.

Las cifras provienen de la pasarela de IA de Vercel, un servicio de API unificado similar a OpenRouter. Vercel reconoce que su perspectiva es limitada. Es particularmente probable que subestime a grandes laboratorios como OpenAI y Anthropic, que ofrecen sus propias API. Aun así, los números sugieren que el revuelo se tradujo en un uso real. Vercel fue un adoptante temprano, utilizando Jev para reemplazar a GPT-6 Luna en la clasificación de comandos dañinos.

El informe también muestra que los modelos de código abierto siguen ganando impulso. Actualmente representan más del 70% de los tokens procesados a través de la pasarela de Vercel y casi el 25% del gasto total.

El mercado en general también crece rápidamente. El gasto en laboratorios de modelos de frontera se ha multiplicado por diez, incluso cuando esos laboratorios representan una proporción menor del gasto total. Los autores del informe sostienen que este patrón respalda la idea de que los modelos de frontera y las alternativas de código abierto podrían terminar siendo complementarios en lugar de competidores.

Este artículo fue escrito con la asistencia de IA.
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