意思決定に特化したAIモデルの分野は、2026年9月15日のTypeSafe AIによるJevの発表を受け、急速に活発化しています。「システム1モデル」と称されるJevは、対話的なテキスト生成ではなく、高速で構造化された意思決定を行うために設計されています。並列サンプラーと「RLCD（Reinforcement Learning for Calibrated Decisions：較正された意思決定のための強化学習）」と呼ばれる学習手法を活用することで、Jevは1回のフォワードパスで型付けされた確率的な意思決定を出力します。このアプローチにより、70msから500msの応答時間を実現しており、同社は特定のタスクにおいて、最先端のLLMよりも最大で193.6倍高速で、444.6倍低コストであると主張しています。
Jevのリリースは、同様のアーキテクチャの開発を促進しました。Jared Palmer氏は、TypeSafeのSystem One APIと互換性のある、Qwen3.5をベースとした小型意思決定モデルのファミリーである「Kev」をリリースしました。より最近では、Liquid AIがJevによって築かれた勢いの上に構築することを目指す意思決定モデル「d1」を発表しました。Liquid AIによると、d1はHugging Face Decision IndexにおいてJevを上回る成績を収めており、多言語評価における優れたパフォーマンス、プロンプトインジェクションに対する高い堅牢性、そしてより長い入力に対する効果的な処理能力を実証しています。
従来のLLMが逐次的な文字列の生成に最適化されているのに対し、これらの新しいモデルは、構造化された値に対して「認識論的に誠実な」確率と信頼度スコアを提供することに焦点を当てています。このような型安全性と高速実行への注力は、カスタマーサポートのルーティング、リアルタイムの意思決定エンジン、自動データ分類など、ソフトウェアのワークフローへの直接的な統合において、AIをより適したものにすることを目指しています。
出典
- 「Jev」とは “文章を書かないAI”がなぜ話題に？ 元OpenAI研究者が開発、「“スマートなif文”と考えてみて」 （ITmedia AI+, 2026-09-20）
- TypeSafe AI Blog
他6件の出典出典を閉じる
- Kev: Tiny Jev-like family of decision models built on top of Qwen3.5 （Hacker News Frontpage, 2026-09-21）
- Kev-4B
- Jev-Leftpad （Hacker News Frontpage, 2026-09-21）
- Documentation
- ハルシネーション排除、最大200倍高速――元OpenAI研究者の新AI「Jev」は何が違うのか （ITmedia AI+, 2026-09-25）
- ベンチマークでJev超えな意思決定モデル「d1」が登場 （GIGAZINE, 2026-09-30）