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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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實測Jev決策模型對比Claude操控瀏覽器與n8n成本差異

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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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
Claude 準備操控瀏覽器01:38

影片時間軸

  1. 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
  2. 01:38用 Claude 的 Chrome 擴充功能,指令加入購物車並送出
  3. 02:10改用 Jev 模型執行同一任務,速度相近但成本大幅降低
  4. 03:14以 n8n 為例,示範傳統 LLM 做垃圾郵件分類要輸出 JSON 格式
  5. 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
  6. 06:25討論控制瀏覽器的兩種方式:DOM 解析與截圖坐標定位
  7. 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
  8. 11:32經典 Strawberry 測試,Jev 回答錯誤,顯示仍有幻覺問題
  9. 12:05目前不支援圖片輸入,OCR 應用還無法實現
  10. 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
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
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
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
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
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。

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YTGet 編輯室|看完影片整理的筆記,細節以原片為準。

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