IT之家 noticia del 13 de octubre: el medio tecnológico Tom's Hardware publicó hoy (13 de octubre) una entrada de blog que informa de que, tras el lanzamiento del modelo Jev por parte de TypeSafe, se encendió la pista de los "modelos de IA para decisiones",mientras fabricantes como Microsoft, OpenAI, Cloudflare y Perplexity se suman a la contienda, Jev también enfrenta una polémica de "plagio".
Según la entrada citada por IT之家,tras el lanzamiento de Jev por TypeSafe, la industria de la IA vio rápidamente surgir un grupo de modelos de decisión similares. Microsoft lanzó Microsoft Decision, OpenAI lanzó Decisions API, Fastino publicó Glide; Cloudflare Clef y Perplexity Decider adoptan pesos abiertos y los usuarios pueden ejecutarlos en su propio hardware.
Este tipo de modelos no genera texto token a token, ni mantiene un historial de conversación o contexto largo. Devuelve directamente resultados probabilísticos y puede procesar problemas en paralelo, por lo que es más rápido y más barato; TypeSafe afirmó previamente que Jev es 193 veces más rápido que un LLM estándar y con un coste de hasta 1/445.
Detrás del auge de los modelos de decisión, Jev también ha generado una polémica sobre originalidad. Nandakishor Mukkunnoth, fundador de ConvAI Innovations, afirmó que su artículo sobre SalesRLAgent, publicado el 30 de marzo de 2025, ya proponía un modelo de estimación probabilística, y que hizo públicos los pesos del modelo y los conjuntos de datos.
Mukkunnoth indicó que SalesRLAgent está orientado a escenarios de ventas específicos, por lo que no recibió la misma atención que un motor de decisiones de propósito general. TypeSafe, en cambio, lanzó Jev como un producto gestionado completo, que incluye servidores, API, documentación, kit de desarrollador y un sistema de precios.
Posteriormente, Mukkunnoth lanzó el mismo día del lanzamiento de Jev un modelo de código abierto llamado Laya. Laya es compatible con modelos e interfaces al estilo de Jev, puede desplegarse en el hardware propio del usuario, admite varios idiomas y se basa en un modelo encoder-only de la familia BERT.