IT之家 Mensaje del 10/5: según informó The Wall Street Journal, un modelo de inteligencia artificial llamado Jev, que solo lleva tres semanas en el mercado, ya ha generado un gran debate en los círculos de Silicon Valley, donde la gente empieza a explorar rutas alternativas a los grandes modelos de lenguaje, y al mismo tiempo este modelo ya ha dado lugar a bastantes productos imitadores.
La startup TypeSafe AI lanzó Jev el 9/15, hora local. Este modelo funciona de manera distinta a los chatbots: no genera texto. En cambio, mediante aprendizaje automático, clasifica la entrada dentro de un conjunto de resultados predefinidos: responder «sí» o «no», emitir una puntuación numérica, o dar una respuesta de una lista establecida. La empresa denomina a este enfoque técnico «aprendizaje por refuerzo para decisiones calibradas».
El responsable de esta empresa emergente es Diogo Almeida, que trabajó anteriormente en OpenAI, participó en el desarrollo de ChatGPT y abandonó la compañía en 2024. Con el lanzamiento oficial de Jev, TypeSafe también puso fin a su operación en modo sigiloso; previamente había obtenido 40 millones de dólares (nota de IT之家: al tipo de cambio actual, unos 269 millones de yuanes) de financiación de la firma de capital riesgo DCVC.
Almeida apuesta por que el enfoque técnico simplificado de Jev, más rápido y barato, con resultados reproducibles, podría mejorar algunas de las carencias de los grandes modelos de lenguaje tradicionales, es decir, el problema de la imprevisibilidad de los resultados. En una entrevista el pasado lunes, hora local, Almeida declaró queactualmente alrededor del 25% de las empresas de la lista Fortune Global 500 ya están usando este modelo.
«Hace aproximadamente una semana,ya alcanzamos un billón de tokens procesados al día», dijo, «y el negocio obviamente sigue creciendo de forma exponencial».
La empresa ha llevado Jev al mercado posicionándolo como la opción más adecuada para integrarse en software de automatización. Almeida comparó este modelo con los grandes modelos de lenguaje predominantes actuales. En su opinión, los grandes modelos de lenguaje pueden cumplir tareas con intervención humana, pero «para escenarios de automatización funcionan absurdamente mal».
«La lógica de funcionamiento del software generalmente consiste en construir una capa base estable sobre la que la gente puede seguir desarrollando, apilando capa tras capa y llamándola repetidamente», afirmó. «Los chatbots no pueden hacer eso en absoluto, porque simplemente no funcionan así».
Según los informes, los inversores ya se han fijado en esta empresa. La semana pasada, The Information reveló que la compañía está negociando una nueva ronda de financiación con un objetivo de captación de 1.000 millones de dólares (al tipo de cambio actual, unos 6.720 millones de yuanes) o incluso más; algunas valoraciones ofrecidas por inversores interesados ya superan los 10.000 millones de dólares (al tipo de cambio actual, unos 67.201 millones de yuanes). Ante esta noticia sobre financiación, Almeida se negó a hacer comentarios.
Este auge también ha dado lugar a toda una serie de productos similares, tanto modelos de código abierto como herramientas de grandes empresas consolidadas. El pasado martes, hora local, OpenAI puso en línea una herramienta llamada interfaz de programación de aplicaciones de decisiones (Decisions API), basada en su propio modelo Luna, para «responder a un conjunto de preguntas específicas definidas por el usuario, con respuestas limitadas a varios resultados predefinidos». Al día siguiente, la startup de análisis de datos Databricks lanzó una función llamada ai_decide. Mientras tanto, Cloudflare ya había lanzado la semana pasada el software de código abierto Clef / Clef-flash, que utiliza Qwen3.8-27B y Qwen3.5-9B como modelos base congelados, con cabezas de enrutamiento especializadas (módulos de salida encargados específicamente de elegir entre rutas u opciones candidatas) que puntuán directamente las respuestas candidatas sin realizar generación autorregresiva token a token; el Strands Decider 2B lanzado anteriormente por Amazon también pertenece a esta misma línea. Se está formando una nueva categoría de modelos: los modelos generativos se encargan del razonamiento complejo, y los modelos de decisión, del enrutamiento, la clasificación, la aprobación y la siguiente acción de los agentes con opciones limitadas y alta frecuencia.
Almeida declaró que ya anticipaba la aparición de competidores imitadores, pero que aún cree que Jev posee mayores capacidades y nivel de inteligencia. En su opinión, Jev representa el inicio de «una clase totalmente nueva de inteligencia artificial»; al mismo tiempo, espera que este lanzamiento impulse un debate más amplio en la industria sobre alternativas a los grandes modelos de lenguaje.
«De hecho, todavía existen muchísimas fronteras por explorar», dijo Almeida. «Simplemente TypeSafe ha dado el primer paso hacia la siguiente frontera, y surgirán muchas más direcciones nuevas».