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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。
Claude 準備操控瀏覽器01:38
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
Jev 與 Claude 速度對比02:37
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。
Jev 處理大量郵件速度更快06:16
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 架構可能被取代08:27
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。
Strawberry 測試答錯11:51
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。
決策模型是新里程碑14:23
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。