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實測Jev決策模型對比Claude操控瀏覽器與n8n成本差異
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阿石OMP
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原片標題:實測 System 1 決策模型 Jev:AI Agent 自動化與瀏覽器操控新趨勢
原片說明
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近期在 X引發熱烈討論的全新模型 Jev 正式亮相! 由前 ChatGPT 共同開發者成立的 Typesafe AI 公司推出,主打專為「自動化決策」而生的全新架構(System 1 Decision Model)。
它並非一般的語言模型,本身不會輸出任何語言文字,只專注於極速作出邏輯判斷與決策。相比傳統 LLM,Jev 運行速度大幅提升 20 至 200 倍,而 Token 運算成本更可節省達 40 至 100 倍!
00:00 - Typesafe 推出全新決策模型 Jev
00:54 - 甚麼是 System 1 與 Reasoning Model(推理模型)的分別?
01:33 - 實測示範:Claude 操縱瀏覽器購物流程
02:10 - 實測示範:Jev 決策模型極速操縱瀏覽器
02:37 - 兩者速度與 Token 成本差異對比
03:00 - 傳統 LLM 於 n8n 自動化流程的痛點(垃圾郵件分類範例)
05:32 - 改用 Jev 決策模型於流程自動化中的優勢
06:21 - 瀏覽器控制原理探討:代碼 DOM 解析 vs 截圖坐標定位
08:19 - 決策模型能否取代傳統 RAG 架構?
10:05 - Jev 模型本質分析:具備通用知識的 Classifier
11:27 - 缺點與局限:經典「Strawberry」測試依然會產生幻覺?
12:03 - 現階段限制:未支援多模態圖像輸入(OCR 應用分析)
12:39 - 社群發展趨勢(Diffusion 決策模型、OpenAI Agents API)
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我原本以為 AI Agent 操控瀏覽器,就是叫 Claude 慢慢看網頁、慢慢點,結果這個 Jev 直接不講話,只負責下判斷,速度快到嚇人,成本還便宜幾十倍。阿石這支影片直接把兩種模型擺在旁邊實測給你看,看完你會覺得傳統 LLM 做自動化,根本是拿大砲打小鳥。
影片時間軸
- 00:00Jev 模型登場,強調不是語言模型,速度比傳統 LLM 快 20 到 200 倍
- 01:38用 Claude 的 Chrome 擴充功能,指令加入購物車並送出
- 02:10改用 Jev 模型執行同一任務,速度相近但成本大幅降低
- 03:14以 n8n 為例,示範傳統 LLM 做垃圾郵件分類要輸出 JSON 格式
- 05:44換成 Jev 決策模型,直接輸出判斷結果,省去繁瑣格式設定
- 06:25討論控制瀏覽器的兩種方式:DOM 解析與截圖坐標定位
- 08:18探討 Jev 能否取代 RAG 架構,直接切檔案給決策模型打分數
- 11:32經典 Strawberry 測試,Jev 回答錯誤,顯示仍有幻覺問題
- 12:05目前不支援圖片輸入,OCR 應用還無法實現
- 13:58回顧 AI 發展脈絡,預測決策模型將成為 AI Agent 的標配
實測對比最有感
阿石先用 Claude 操控瀏覽器,再換成 Jev 做同一件事,兩者速度其實差不多,但成本差距是幾十倍到上百倍。這一段直接打破我對 AI Agent 很貴的刻板印象,原來問題出在模型選錯,不是技術做不到。
n8n 範例點出關鍵差異
傳統 LLM 做垃圾郵件分類,要先定義 JSON 格式、設定輸出選項,整個流程繞一大圈。Jev 直接輸出結果,不需要那些繁瑣步驟。阿石估算 Jev 模型可能只有幾億引數,所以價格便宜、速度快,處理一萬封郵件可能十秒內完成。
RAG 架構的新解方
過去做 RAG 要把檔案切塊、做 embedding、存進向量資料庫,成本高又慢。阿石提出 Jev 可以直接把檔案切塊丟給它打分數,輸出信心指數,再把最高分的檔案交給 LLM 回答。這等於砍掉向量資料庫這層,省錢又省時間。
缺點與未來展望
Jev 還是有幻覺問題,Strawberry 測試答錯,而且不支援圖片輸入,OCR 應用暫時無法實現。但阿石認為這是新里程碑,未來手機或電腦可能內建決策模型,AI 助理操作應用程式會更快更便宜,OpenAI 的 Agents API 也在往這個方向走。
值得下載嗎
值得。如果你想做 AI Agent 自動化,這支影片用實測資料告訴你為什麼傳統 LLM 又慢又貴,以及決策模型怎麼改變遊戲規則,省下來的時間和成本超有感。