前OpenAI研究员花了2年时间悄悄开发Jev，结果有人只用3天就开源了一个性能…

前OpenAI研究员花了2年时间悄悄开发Jev，结果有人只用3天就开源了一个性能更好的模型。

Classifier.dev现在超越了Jev，而且完全免费。

这正是为什么现在做AI公司风险这么高。

Jev的定位是"typed decision"模型——专门处理结构化决策任务，比如分类、路由、验证、评分等。它不是通用大模型，而是针对特定场景优化的轻量级模型。

Classifier.dev走的是类似路线，但在多个基准测试上表现更优。

从技术角度看，Classifier.dev的核心优势在于：

1. 推理速度更快，延迟更低
2. 在分类任务上的准确率更高
3. 完全开源，可以本地部署
4. 支持自定义训练，适配特定场景

对于需要处理大量结构化决策的Agent系统来说，这类模型的价值很大。

比如在RAG系统中做相关性过滤、在Agent工作流中做工具调用决策、在内容审核中做风险判断，都需要这种快速、准确的决策模型。

Classifier.dev的出现，让这类能力变得更加普惠。

项目地址：classifier.dev