据量子位10月3日报道，TypeSafe AI联合创始人兼CEO Diogo Almeida在最新一期Latent Space访谈中透露，Jev估值已达100亿美元，TypeSafe日处理量突破一万亿token。这款“不会聊天、只会做决定”的模型发布6天内相关视频浏览量超过3870万，并在第三方JevBench v1.2.1综合榜中以75.3分排名第一。
Diogo在访谈中批评公开benchmark“极其容易被操纵”，即便开发者没有主动作弊，最终也可能被榜单牵着走。他说，相比通用榜单，自己更愿意相信长期积累的产品体验与信任，只有把模型放进实际工作流并针对该工作流评估、测量，才能判断它在真正重要的流程中表现如何。
据其披露，TypeSafe日处理量已突破一万亿token，且不是短暂峰值，夜间流量也在持续走高，说明大量调用来自机器自动化，而非普通用户尝鲜。他称注册量对自己没那么重要，等待名单和注册用户量对开发者平台参考价值有限，因为很多注册用户并非开发者，只是跑几条查询后便离开。真正棘手的是调用速率限制，用户一旦从模型获得业务价值，就需要更大调用配额。
Diogo把可靠性放在核心位置。他说，现在行业都在卷速度、拼成本，反倒把可靠性弄丢了，但可靠性才是产品真正的灵魂，也是用户敢于托付信任的关键。他将可靠性分为两层：一层是能否信任模型输出结果，另一层是从更多维度保证模型可靠。他的目标是让开发者不用反复试错，就能确信模型一定能把任务完成。
在经济衡量标准上，Diogo提出五年内拉动TFP增长3%。他说，从没见过哪家实验室把TFP当成目标，但这才是AI经济革命真正的标尺。他认为这与OpenAI最初的宪章内核高度契合，只是后者不断改写定义，目标逐渐转向追求千亿美元级别利润。他并不仇视OpenAI，但质疑既然AI能破解千禧年大奖难题，为什么在有经济价值的实际工作上贡献几乎为零。按其判断，目前几乎所有模型真正创造的商业价值都接近于零，可能还不到1%。他同时认为AI不会带来大规模失业，而会推动社会完成良性转型，并称自己已厌倦AI永远站在舞台中央，AI应退到幕后提供辅助。
对于预训练，Diogo表示，即便给他十亿美元，他也不会选择从零开始预训练大模型，因为预训练太烧钱。他还认为，目前AI编码本质上仍是围绕单一模型展开的竞争，各家开源coding agent能力差距并不大，while循环能实现的能力边界有限；一旦某家做出独有的杀手级场景，所有人都会蜂拥而至，开源项目则可以快速复刻这套能力。
在技术路线上，他称RLVR在System-Two深度推理方向取得惊人进展，但模型在该方向依旧极度脆弱；RLHF的优化目标是取悦人类，RLVR面向基准评测优化，而TypeSafe的RLCD以程序闭环验证为目标，希望让模型在编程场景下足够可靠。
谈到应用场景，Diogo列出暗数据、coding agent、实时场景、游戏、智能软件和校验观测等方向，认为暗数据和coding agent会成为主要现金牛。他还分享工程技巧称，并行提问成本很低，可先给庞大状态数据打上ID，再针对每条ID独立发起查询，状态只需付费加载一次。他并不同意“AI会把SaaS搞垮”的说法，认为未来不是SaaS末日，而是SaaS被AI全面改造，最懂业务痛点的SaaS厂商将成为自动化革命的主角。
Jev爆火后，外界用它筛选海量论文、提前拿捏客户需求，也有人连夜开源“Jev聊天助手”，用于预判老板和对象的想法并生成回复。Diogo对此表示，自己被铺天盖地的事情榨干，作为技术出身的CEO每天到处救火。他称行业此前像游乐园里的镜子屋，这周终于被拉回现实，早期互联网那种蓬勃活力回来了，每个人又有机会参与创造，但这会是一片狂野的新大陆。