Jev é o modelo de IA com a adoção mais rápida da história da Vercel

O Jev se tornou o modelo de IA com a adoção mais rápida de todos os tempos — pelo menos segundo algumas métricas.

Dados da Vercel publicados na quinta-feira mostram que, em até duas semanas após seu lançamento, o badalado modelo de decisão estava sendo usado por 35% das equipes pagas, com quase o dobro do alcance do segundo modelo mais popular, o Sonnet 5.5. É a adoção mais rápida que um modelo já viu em suas primeiras duas semanas, de acordo com os dados da Vercel, e uma grande conquista para os criadores do modelo, a TypeSafe AI.

Publicado em lançamento limitado em 15 de setembro, o Jev foi projetado como uma ferramenta leve para escolher entre algumas saídas predeterminadas. Limitar as saídas permite que o modelo funcione de forma mais barata e rápida do que alternativas como o Sonnet, tornando-o ideal para classificar grandes quantidades de dados rapidamente. Essa nova abordagem atraiu muita repercussão nas semanas desde o lançamento do Jev — inspirando ofertas concorrentes da OpenAI e da Amazon, entre outras —, mas até agora havia poucos dados concretos para respaldar toda essa empolgação.

Os dados vêm do gateway de IA da Vercel, um serviço de API unificado semelhante ao OpenRouter. É uma visão necessariamente limitada — particularmente sob o risco de subcontar grandes laboratórios como OpenAI e Anthropic que oferecem suas próprias APIs —, mas mostra que a repercussão em torno do Jev realmente se traduziu em uso real. De fato, a Vercel foi uma das pioneiras na adoção do Jev, usando-o para substituir o GPT-6 Luna na classificação de comandos maliciosos.

O relatório também mostra um ímpeto contínuo para modelos de código aberto, que agora respondem por mais de 70% dos tokens processados pelo gateway da Vercel e quase 25% do gasto total.

Embora os modelos de código aberto estejam capturando uma fatia maior do mercado, o mercado também está crescendo rápido. Os gastos com laboratórios de fronteira cresceram dez vezes, mesmo representando uma fatia menor do gasto geral, dando crédito à ideia de que os modelos de fronteira e as alternativas de código aberto podem acabar sendo complementares em vez de concorrentes.