Jev เร็ว 200 เท่า เพราะเขียนข้อความไม่ได้ และนั่นคือประเด็น
Jev เร็ว 200 เท่า เพราะเขียนข้อความไม่ได้ และนั่นคือประเด็น โดย Nokka (นก-กา) | 18 กันยายน 2026 บทความนี้เขียนโดย AI (โมเดล deepseek-v4.1-flash ของผู้ให้บริการ ollama-cloud) ผ่าน Hermes Agent จาก Nous Research ตรวจสอบ
Jev เร็ว 200 เท่า เพราะเขียนข้อความไม่ได้ และนั่นคือประเด็น
โดย Nokka (นก-กา) | 18 กันยายน 2026
บทความนี้เขียนโดย AI (โมเดล deepseek-v4.1-flash ของผู้ให้บริการ ollama-cloud) ผ่าน Hermes Agent จาก Nous Research ตรวจสอบและเรียบเรียงโดย Nokka
มีบริษัทหนึ่งเปิดตัวโมเดล AI ที่เขียนข้อความไม่ได้เลย และนี่ไม่ใช่ความผิดพลาด แต่เป็นจุดขาย [1][2]
โมเดลนั้นชื่อ Jev จาก TypeSafe AI เปิดตัวเมื่อ 15 กันยายน 2026 หลังทีมพัฒนาเงียบ ๆ มา 2 ปี [1][3]
ตัวเลขที่ประกาศคือ เร็วขึ้น 20-200 เท่า และ ถูกกว่า 40-400 เท่า แต่ตัวเลขที่ผมคิดว่าน่าสนใจกว่าคือ 0% [1][5]
นั่นคืออัตราความผิดพลาดของ structured output ที่บริษัทบอกว่าเป็นไปไม่ได้ทางคณิตศาสตร์ที่ Jev จะผิด [1][4]
ภาพที่ 1: ความต่างพื้นฐานระหว่าง LLM ทั่วไปกับ Jev
Jev ไม่ใช่ LLM
ต้องเข้าใจก่อนว่า Jev ไม่ได้เป็น LLM ที่เล็กกว่า หรือเร็วขึ้น แต่เป็นคนละแบบเลย [2][5]
| LLM ทั่วไป | Jev | |
|---|---|---|
| รับอะไร | ข้อความหรือ state | state เดียวกัน |
| คืนอะไร | ข้อความที่ต้อง parse | ค่าที่มี type กำหนดไว้ล่วงหน้า |
| วิธีสร้างคำตอบ | ทีละโทเคน (sequential) | ทั้งหมดในคำขอเดียว (parallel) |
| ราคา input | $0.20-10 ต่อ 1M โทเคน | $0.042 ต่อ 1M โทเคน |
| ราคา output | แพงกว่า input ประมาณ 5 เท่า | ฟรี |
| เวลาตอบ | 3-329 วินาที | 70-500 มิลลิวินาที |
| ความมั่นใจ | มักมั่นใจเกินจริง | มาพร้อมทุกคำตอบ |
| ผิด schema | เป็นไปได้ | เป็นไปไม่ได้ |
⇒ TypeSafe เรียกมันว่า System One Model ชื่อมาจาก Thinking, Fast and Slow ของ Daniel Kahneman ที่แบ่งการคิดเป็นระบบ 1 (เร็ว ใช้สัญชาตญาณ) และระบบ 2 (ช้า คิดไตร่ตรอง) [1][6]
⇒ ส่วนชื่อ Jev ตั้งตาม William Stanley Jevons นักเศรษฐศาสตร์ที่เสนอว่าพอเครื่องจักรไอน้ำมีประสิทธิภาพขึ้น กลับทำให้คนใช้ถ่านหินมากขึ้น ไม่ใช่น้อยลง [1]
ความเชื่อเบื้องหลังชื่อนี้ชัดเจน พอราคาของสติปัญญาถูกลงหนึ่งหลัก การใช้งานจะเพิ่มขึ้นมากกว่าหนึ่งหลัก
ภาพที่ 2: คำถามสามแบบที่ Jev ออกแบบมาให้ตอบ
สามคำถามที่ Jev ตอบได้เท่านั้น
Jev รับ input หนึ่งก้อน แล้วตอบคำถามที่เรากำหนดไว้ล่วงหน้าทั้งหมดในคำขอเดียว [1][7]
Choice เลือกจากตัวเลือกที่ประกาศไว้ (สูงสุด 255 ตัวเลือก) คืนค่าความน่าจะเป็นของแต่ละตัว พร้อมค่าความมั่นใจ [1][7]
Score ให้คะแนนบนสเกลที่กำหนด คืนค่าเป็นตัวเลข พร้อมการกระจายและค่าความมั่นใจ [7]
Noul ตอบคำถามใช่/ไม่ใช่ คืนค่าความน่าจะเป็นว่าข้อความนั้นจริง [7]
⇒ จุดสำคัญคือ ถามหลายคำถามในคำขอเดียว Jev ตอบพร้อมกันทั้งหมด ทำให้เวลาเกือบไม่เพิ่ม [7][8]
ใครสร้าง Jev
ผู้ก่อตั้งคือ Diogo Almeida อดีตนักวิจัย OpenAI ที่ร่วมพัฒนาเทคนิค instruction-tuning ซึ่งกลายเป็นรากฐานของ ChatGPT [3][4]
บริษัทระดมทุน seed ได้ 40 ล้านดอลลาร์ นำโดย DCVC มูลค่าบริษัทประมาณ 200 ล้านดอลลาร์ [3]
⇒ Almeida ให้เหตุผลว่าปัญหาของยุคนี้คือ ทุกคนสร้างโมเดลระบบ 2 แต่การตัดสินใจในซอฟต์แวร์ส่วนใหญ่ต้องการคำตอบแบบระบบ 1 [4]
⇒ นี่เป็นข้อสังเกตที่ผมเห็นด้วย งานจำนวนมากที่เราส่งให้ LLM ทำทุกวันนี้ จริง ๆ แล้วเป็นการจำแนกประเภทที่แต่งตัวเป็นบทสนทนา
ภาพที่ 3: สิ่งที่คำว่าไม่มี hallucination หมายถึงจริง
ใครตรวจคนตรวจ
คำถามที่สำคัญที่สุดกับคำกล่าวอ้างว่า "ไม่มี hallucination" คือ มันหมายความว่าอะไรกันแน่ [5]
ในความหมายแคบ Jev ผิดไม่ได้จริง เพราะคำตอบที่เป็นไปได้ถูกกำหนดด้วย schema ตั้งแต่ก่อนเรียก ถ้าคำตอบต้องเป็นหนึ่งในสี่หมวด Jev จะตอบนอกสี่หมวดไม่ได้ทางเทคนิค [1][4]
ในความหมายกว้าง Jev ยังตอบผิดได้ตามปกติ มีคนตั้งข้อสังเกตใน Hacker News ว่า "การบอกว่ามัน hallucinate ไม่ได้นี้เกินไป มันยังส่งคำถามเรื่องบิลไปฝ่ายพัฒนาได้ผิด และยังตอบคำถามใช่/ไม่ใช่ที่ชัดเจนผิดได้" [5][9]
⇒ และมีอีกคอมเมนต์ที่สรุปสั้นกว่า "โมเดลนี้ hallucinate ไม่ได้จริง แต่มันผิดได้ แค่แต่งข้อมูลขึ้นมาไม่ได้" [9]
⇒ ประเด็นนี้สำคัญเพราะความต่างระหว่าง "ผิด schema" กับ "ตัดสินใจผิด" คือทั้งหมดของการนำไปใช้งานจริง
ที่มาของความเร็ว
คำอธิบายที่ TypeSafe ให้คือ Jev ไม่ต้องสร้างคำตอบทีละโทเคน เพราะคำตอบทั้งหมดถูกสร้างใน forward pass เดียว [1][8]
⇒ และเพราะมันไม่ต้องเขียนข้อความยาว ๆ มันจึงตอบคำถามหลายข้อพร้อมกันได้ในเวลาใกล้เคียงเดิม [7][8]
แต่มีคนออกมาท้าทายตรงนี้ Sean Goedecke เขียนบล็อกว่าความเร็วนั้น ทำได้อยู่แล้ว กับ LLM ทั่วไป [8]
วิธีที่เขาเสนอคือ prefill คำตอบไปข้างหน้าด้วย "choice": " แล้วให้โมเดลสร้างแค่โทเคนเดียว โดยจำกัดตัวเลือกไว้ ⇒ เพราะ LLM อ่าน input ทั้งหมดพร้อมกันอยู่แล้ว วิธีนี้จึงเร็วกว่าการสร้าง structured output เต็มรูปแบบมาก [8]
⇒ และเขาระบุว่ามีคนทดสอบแนวทางนี้บน Qwen2.5 แล้วได้ความเร็วเพิ่ม 2-3 เท่าในวันเดียวกัน [8]
⇒ ข้อโต้แย้งของเขาจึงไม่ใช่ "Jev ไม่เร็ว" แต่เป็น "ความเร็วนั้นไม่ใช่ของใหม่ และ Jev อาจไม่ได้มีของวิเศษ" [8]
ข้อจำกัดที่บริษัทเปิดเอง
TypeSafe เขียนหัวข้อในบล็อกเปิดตัวว่า "Extraordinary claims require extraordinary evidence" แล้วเปิดข้อจำกัดของตัวเองไว้ตรง ๆ [1]
- ความเร็ว วัดจากแล็ปท็อปของทีมที่ฝั่งตะวันตกของสหรัฐ ⇒ ตัวเลข latency จึงขึ้นกับที่ตั้งของผู้เรียกใช้ [1]
- ราคา บริษัทยอมรับตรง ๆ ว่า พิสูจน์ไม่ได้ว่ายังไม่ได้อุดหนุน และต้องรอระยะยาวเพื่อพิสูจน์ความยั่งยืน [1]
- ไม่มี type error ทีมระบุว่าเรื่องนี้พิสูจน์ว่าเป็นไปไม่ได้ทางคณิตศาสตร์ง่ายมาก ถ้ามีใครหาตัวอย่างค้านได้เพียงตัวเดียวก็จบ [1]
และมีอีกสองจุดที่บริษัทไม่ได้เขียนไว้ในหัวข้อข้อจำกัด แต่ผู้ใช้พบเอง [5]
หนึ่ง Jev มี context window 32K โทเคน ซึ่งเล็กกว่าโมเดลยุคนี้มาก [5]
สอง Jev ไม่ได้ถูกสร้างมาแทน LLM เพราะมันไม่มีหน้าจอแชท ไม่เขียนโค้ด และไม่เขียนข้อความ ⇒ ตำแหน่งของมันคือทำงานคู่กับ LLM ไม่ใช่แทน [5]
ปัญหาเรื่องการวัด
นี่คือส่วนที่ผมคิดว่าน่าสนใจที่สุดของเรื่องนี้
TypeSafe เขียนบล็อกอีกชิ้นชื่อ "Lies, Damned Lies, and Benchmarks" ประกาศว่า บริษัทจะไม่ลงตาราง benchmark มาตรฐานในประกาศรุ่นโมเดลเลย [10]
เหตุผลที่ให้คือ benchmark จะถูก "benchmaxx" โดยอัตโนมัติ เมื่อทีมที่สร้างโมเดลปรับจูนให้ได้คะแนนดีขึ้น ซึ่งไม่จำเป็นต้องเทรนบนข้อสอบตรง ๆ แค่ลองตั้งค่าเป็นร้อยแบบแล้วเทียบผลก็พอ ⇒ และทีมยกตัวอย่างว่า Artificial Analysis แก้ดัชนี Intelligence Index สองครั้งในสี่วัน โดยครั้งแรกให้ GPT-6 Astra เท่ากับ GPT-5.6 Sol ต่อมาให้ Astra นำ 4 คะแนน แล้วอีกสามวันก็ปรับให้เสมอกับ Claude Fable 5.1 [10]
⇒ แทนที่จะทำแบบนั้น TypeSafe บอกว่าจะเผยแพร่ eval แบบ snapshot ที่ระบุวันที่ แล้วเลิกใช้อันเดิมทันที ไม่ปีนต่อ [10]
⇒ แต่การตัดสินใจนี้ก็มีราคา มีคอมเมนต์ใน Hacker News ที่อ่านแล้วผมเข้าใจความรู้สึก "ผมเดิมพันเลยว่าถ้าคะแนน benchmark ของเขาดี เขาคงเผยแพร่" [9]
เสียงจากคนที่ใช้งานจริง
ใน Hacker News thread ที่มีกว่า 1,800 คะแนน มีคอมเมนต์ที่น่าสนใจหลายอัน [9]
มีคนหนึ่งเล่าว่าเดิมใช้ LLM จำแนกข้อมูลจำนวนมากถึง 1 ล้านรายการ แล้วเปลี่ยนไปใช้ embedding กับ cosine similarity ⇒ ช่วยลดต้นทุนและเวลาได้มาก แต่ความแม่นยำต่ำกว่า LLM ⇒ เขามองว่า Jev น่าจะให้ความแม่นระดับโมเดลชั้นดีในราคาที่รับได้ [9]
⇒ อีกคนประเมินว่าจะแทนที่การเรียก LLM ได้ 40-70% ในไปป์ไลน์หนึ่ง ๆ ขึ้นกับงาน ⇒ ลดต้นทุน API ลงหนึ่งหลักสำหรับส่วนนั้น [9]
⇒ ส่วนอีกมุมหนึ่งที่คนในวงการเกมสนใจคือ Jev เล่น Doom ได้ ⇒ เขามองว่า ถ้าทำได้จริง จะมีค่ามากกับงาน QA เกม เพราะวัดพฤติกรรมที่ควรเกิดจาก input ได้แบบทันที [9]
และมีคอมเมนต์ที่แซวว่าตัวเดโมนี้ยังไม่สมบูรณ์ "ในเดโมมีช่วงที่สั่งว่า 'อย่ายิง แค่หลบ' แล้วมันกลับเข้าไปใกล้ตัวมอนสเตอร์มากกว่าจะถอยห่าง" [9]
สิ่งที่ผมเห็นจากเรื่องนี้
ถ้าดูแค่ตัวเลข 20-200 เท่า เรื่องนี้อ่านเป็นข่าวโมเดลใหม่ทั่วไปได้ แต่ประเด็นที่ทำให้เรื่องนี้ต่างคือคำถามว่า ข้อความคือ interface ที่ถูกต้องระหว่างโมเดลกับซอฟต์แวร์หรือเปล่า [2][5]
ทุกวันนี้เราส่งงานให้ LLM แล้วเอาคำตอบมา parse ตรวจสอบ แล้วค่อยตัดสินใจในโค้ด ⇒ Jev เสนอว่า ข้ามขั้นตอนนั้นไปเลย ให้โมเดลตอบเป็นค่าที่โค้ดใช้ได้ทันที [2]
⇒ แต่ราคาที่ต้องจ่ายคือสูญเสียความยืดหยุ่นทั้งหมด Jev เขียนไม่ได้ อธิบายไม่ได้ และให้เหตุผลกับผู้ตรวจสอบไม่ได้ [4][5]
⇒ และสำหรับงานที่ต้องการคำอธิบาย เช่น การตัดสินใจในอุตสาหกรรมที่มีข้อกำหนดเข้มงวด การไม่มีเหตุผลประกอบเป็นข้อจำกัดจริง ไม่ใช่เรื่องเล็ก [4]
⇒ มุมมองของผมคือ Jev ไม่ได้ตอบคำถามว่าโมเดลไหนเก่งกว่า แต่มันแยกงานสองประเภทที่เรายุบรวมกันมานานออกจากกัน งานที่ต้องคิดยาว กับงานที่แค่ต้องตัดสินใจเร็ว ๆ
การที่บริษัทเลือกไม่ลงตาราง benchmark มาตรฐานก็เป็นสัญญาณในทางเดียวกัน ว่าการวัดแบบเดิมอาจไม่ตอบคำถามว่าของแบบนี้ควรวัดกันอย่างไร
ถ้าคุณกำลังสร้างไปป์ไลน์ที่เรียก LLM ซ้ำ ๆ เพื่อจำแนก จัดเส้นทาง หรือให้คะแนน ลองนับดูก่อนว่ากี่เปอร์เซ็นต์ของงานเหล่านั้นเป็นคำถามที่รู้คำตอบที่เป็นไปได้ล่วงหน้าอยู่แล้ว ตัวเลขนั้นคือขนาดของปัญหาที่ของแบบนี้ออกแบบมาแก้ [4][7]
ส่วนตัวเลข 40 ถึง 70 เปอร์เซ็นต์ที่คนใน Hacker News ประเมินไว้ ก็ยังเป็นแค่การเดา จนกว่าจะมีใครได้ลองจริง [9]
แหล่งอ้างอิง
[1] TypeSafe AI — "Introducing System One Models and Jev" (Diogo Almeida), 14 กันยายน 2026 — https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev
[2] Anthony Maio — "Jev: The Language Model That Won't Talk", 16 กันยายน 2026 — https://anthonymaio.substack.com/p/jev-the-language-model-that-wont
[3] HyperAI — "OpenAI Alumnus Unveils Jev AI for Direct Decisions, 200x Faster", กันยายน 2026 — https://hyper.ai/en/stories/7ab7a6961751241109bf3ce345f27aa5
[4] DataCamp — "Jev: TypeSafe's System One Model That Never Hallucinates" (Matt Crabtree), กันยายน 2026 — https://www.datacamp.com/blog/system-one-models-jev (หน้านี้บล็อก bot ของ checker แต่เปิดในเบราว์เซอร์ได้ปกติ)
[5] ExplainX — "TypeSafe AI Launches Jev: A System One Model That Never Hallucinates" (Yash Thakker), 16 กันยายน 2026 — https://www.explainx.ai/blog/typesafe-ai-jev-system-one-models-launch-2026
[6] TypeSafe AI — หน้าหลัก ส่วน FAQ เรื่องที่มาของชื่อ, 2026 — https://typesafe.ai/
[7] LangChain — "Building a Harness with Jev" (Sydney Runkle, Hunter Lovell), 17 กันยายน 2026 — https://www.langchain.com/blog/building-a-harness-with-jev
[8] Sean Goedecke — "Jev means structured output is interesting again", กันยายน 2026 — https://www.seangoedecke.com/jev-means-structured-output-is-interesting-again/
[9] Hacker News — "Introducing System One Models and Jev" (thread 49717558), 15-17 กันยายน 2026 — https://news.ycombinator.com/item?id=49717558
[10] TypeSafe AI — "Lies, Damned Lies, and Benchmarks", กันยายน 2026 — https://typesafe.ai/blog/antibenchmaxxing
Originally published by Dev.to AI. Aggregated on AIWithGhost for educational purposes — full credit and traffic to the original publisher.

