2026年10月15日 12時34分 AI

Jevが画像入力に対応＆長大コンテキストに対応＆意思決定モデルのベンチマークテストも発表

大規模言語モデル(LLM)とは大きく異なる設計の「意思決定モデル」として注目を集めたAIモデル「Jev」が、改良版の「Jev 1.14.0」を2026年10月14日にリリースしました。Jev 1.14.0では新たに画像入力に対応したほか、より長いコンテキストといった実験的な機能も追加されています。

Jev: For the builders AND dreamers - TypeSafe AI Blog
https://typesafe.ai/blog/jev-1-14

we announced Jev 1.14 on 10.14 at 1:14pm PT 🔥

a new and improved model, along with experimental features for our dreamers:

• images
• a new box type
• longer context

surprise, Jev was already able to see you! 👁

BUT our bar for production-grade intelligence is quite… pic.twitter.com/R2p8D5mUBZ
— TypeSafe AI (@typesafeai) 2026年10月15日

意思決定モデルはAI企業のTypeSafe AIが開発したAIモデルで、「テキストの続きを生成し続ける」という仕組みの大規模言語モデル(LLM)とは異なり、あらかじめ複数の選択肢を定義しておくことで「質問に対する適切な回答を選択肢から選んで信頼度スコアとともに出力する」という操作を行うことで、高速かつ低コストで処理する点が特徴です。2026年9月に「Jev」がリリースされると同時に意思決定モデルは大きな注目を集め、数多くの類似モデルが続々と登場しています。

ChatGPT共同開発者がLLMとは異なる方法で処理するAIモデル「Jev」を開発、GPT-5.6 Terra級の性能でタスクを安価かつ超高速に実行可能 - GIGAZINE

2026年10月14日にリリースされたJev 1.14.0では、テキストだけではなく画像入力にも対応したマルチモーダル機能が導入されました。TypeSafe AIによると、Jev-1.13.0は最初からマルチモーダルでしたが、モデルがテキスト入力以外のモダリティであまり賢くない傾向があるため、それを無効化していたそうです。Jev 1.14.0では検索置換機能を使って画像サポートが構成されていますが、「注意点として、Jevを含むすべてのモデルは、純粋なテキストデータよりもマルチモーダルデータの方が性能が劣ります。質問を可能な限り単純な要素に分解することが非常に有効です」とTypeSafe AIは述べています。

Jev was multimodal all along

Yep, the Jev you know and love was an image model this whole time. We just chose to disable it because models tend to be less intelligent on other modalities.

Header: TypeSafe-Danger-Zone-Images: true pic.twitter.com/Xfn5p4T6oX
— Diogo Almeida (@CompleteSkeptic) 2026年10月14日

また、コンテキストの長さを調整できる機能も追加されました。Jevはもともと本番環境で有効にしているよりもはるかに長いコンテキスト長をサポートしていますが、長いコンテキストでは信頼性が低下するため、意図的に制限を設けていました。Jev 1.14.0でも依然としてロングコンテキストはデフォルトでは無効になっており、文脈の長さは制限することが推奨されていますが、必要なリクエストごとにヘッダーを送信することでリクエストごとのコンテキストと質問ごとのコンテキストはどちらも262kトークンまで拡大されます。

TypeSafe AIのディオゴ・アルメイダCEOが「私は公開ベンチマークが嫌いです」と述べているように、Jev開発者はAIの能力をベンチマークテストで測定することに懐疑的です。そのため、Jev 1.14.0の知能測定を伝える実験として独自の推測を実施しており、Jev 1.14.0では前モデルや他の意思決定モデルと比較した知能の高さ、コスト効率の高さ、エラー率の低さが示されています。ただし、アルメイダCEOは「この数値を絶対的な福音のように扱わないでください。完全に信じる必要はなく、私たちのモデルに偏っている可能性が高いので、オープンモデルの相対的なランキングだけに注目しても構いません」と補足しています。

Evals?!?!?!

As you all know, I dislike public benchmarks, but we do have to measure intelligence somehow.

We are trying an experiment in communicating our internal measure of intelligence.

See the blog for more details, but don’t treat it like it’s absolutely gospel, and you… pic.twitter.com/O1EkNRMM9E
— Diogo Almeida (@CompleteSkeptic) 2026年10月14日

さらに、Jev 1.14.0では意志決定以外の新しいタイプである「box」も導入されました。boxは画像内の物体の位置を特定するためのSystem Oneの設問形式で、4つの辺で表されます。boxはSystem Oneモデルがサポートできるその他の機能について、単純な判断を超えて探求していくためのプレビューで、詳細はboxに関するドキュメントで確認できます。

そのほか、モデルの改善に貢献したいというコミュニティのため、クエリを使ってモデルの不整合を見つけるサポートを行うオプトイン機能が追加されました。クエリに基づいて学習を行うことはありませんが、この機能によって問題点の発見や、ユースケースのデバッグが容易になるとのこと。

TypeSafe AIによると、AI企業として「信頼性と創造性のバランス」を重要なテーマとして長年議論してきたそうです。製品開発者のことを考えるなら、インテリジェンスに関する品質基準を満たし、社内で可能な限りの限界まで実戦テストを経たモデルを出荷すべきです。一方で、素晴らしい製品を生み出すためには、極端な信頼性という価値観を押し付けるのは望ましくないとのこと。そこでTypeSafe AIは、APIヘッダーの「danger zone」フラグの下に新機能を共有することで、信頼性と創造性の両立を目指していると述べています。