2026-09-22 · ИТ и разработка

Jev Skill Suggestion обогнал Claude в скорости в 4–14 раз при 90% точности

Разработчики протестировали Jev Skill Suggestion против моделей Claude (Haiku, Sonnet, Opus) на 26 навыках с 10 промптами и тремя запусками каждого. Jev достиг 90% точности с медианой ответа 330 мс, тогда как Haiku показал 80% за 1,24 с, а Sonnet, Opus и Fable — 100% за 2,2–4,5 с.

Jev жертвует небольшой долей точности, но принимает решение в 4–14 раз быстрее и не использует контекстное окно для хранения списка навыков. Полный эксперимент опубликован в открытом доступе.

Источник: Русский ИТ бизнес

Что говорят

например распознавать ожидания соискателя и из 5 компаний та у которой 90% идет в списке рекомендаций под пунктом 1
AlexY OS · @bezsmuzi

для чего может понадобиться ответ "Да/Нет" с точностью 90% ? как потом найти в итоговых результатах 10% ошибок?
rus · @bezsmuzi

Уже начал применять в Гермес чтобы отключать ненужные скилы и MCP, предварительная экономия токенов 75%
Denis Shreyner · @bezsmuzi

Комментарии из открытых обсуждений в телеграме, приведены дословно. Мнение авторов не редакция.

Все новости