COMPARATIVA DE JEV · JEVBENCH V1.3.0 · ACTUALIZADO EL 22 DE SEPTIEMBRE DE 2026
Jev frente a djev
La API de decisiones más rápida frente a la mejor calibrada.
Jev está diseñado para probabilidades fiables y decisiones difíciles; djev prioriza la velocidad y la entrada multimodal nativa.
En este sitio
Jev 1.13.0
TypeSafe · modelo System One
Lidera el benchmark en probabilidades calibradas y casos difíciles.
Alternativa
djev
Maisa · API de decisiones DiffusionGemma
El modelo más rápido de la tabla y el que puede analizar imágenes.
El benchmark
JevBench v1.3.0, medido en las mismas condiciones
Un único benchmark evaluó los 52 sistemas con el mismo método, por lo que estas barras sí son comparables entre sí, a diferencia de las cifras publicadas por cada proveedor.
Puntuación compuesta
Más alto es mejor
JevBench v1.3.0
Los tres primeros quedan a menos de 1,4 puntos entre sí y después la clasificación cae con fuerza. La puntuación compuesta oculta las diferencias reales, por eso los dos gráficos siguientes la desglosan.
Precisión según la dificultad
Dónde se separan los resultados
Fácil
72 casos sencillos
Estándar
96 casos cotidianos
Evaluación
146 solicitudes de tipo evaluativo
DifícilDifícil
220 casos realmente ambiguos
Las decisiones fáciles y estándar apenas se distinguen. Las diferencias aparecen en los casos difíciles resaltados.
Lo que no refleja la puntuación compuesta
The composite also weighs a fourth axis: cost, scored from each system's public list price. Jev places last on that axis, while djev is currently free during preview.
Ver precios de JevTodos los sistemas de la clasificación
Clasificación y detalles de despliegue
Arriba se muestran las puntuaciones; aquí están la clasificación y los detalles de despliegue. Jev y djev aparecen resaltados.
El 21 de septiembre de 2026, JevBench v1.3.0 puntuó 52 sistemas con las mismas 534 decisiones (72 fáciles, 96 estándar, 146 de evaluación y 220 difíciles), una solicitud cada vez.
Función por función
Jev y djev, lado a lado
En qué destaca cada uno
El equilibrio práctico
En conjunto, djev está muy cerca. Las diferencias importantes son la calibración, las modalidades de entrada y la infraestructura que quieras operar.
Ventajas de Jev
- Calibración: 82,7 frente a 65,4.
- Precisión en casos difíciles: 74,1% frente a 69,5%.
- Precio definido, límites de frecuencia y una versión que puedes fijar.
- Decisiones centradas en texto con resultados estructurados.
Ventajas de djev
- Speed: 91.4 against Jev's 83.3.
- Entrada nativa de imágenes, opciones visuales y muestreo de cámara en directo.
- Gratis mientras dure la vista previa.
- La inteligencia está lo bastante cerca como para que las decisiones fáciles apenas se diferencien.
El análisis
La diferencia no está solo en la inteligencia
In JevBench v1.3.0, djev scores 91.4 on speed against Jev's 83.3. Its intelligence score of 82.7 is close behind Jev's 85.7, so easy and standard decisions rarely show a dramatic difference.
The gap is calibration: 65.4 against Jev's 82.7. Maisa's own documentation describes djev probabilities as experimental and uncalibrated. That matters when code uses confidence to auto-approve, escalate, weight, or route.
También difiere el modelo comercial: djev es una vista previa gratuita con precios anunciados; Jev es una API de producción alojada con versiones fijables y un uso planificable.
Modelo operativo
Al alojar djev por tu cuenta, cambias el gasto de API por la gestión de una GPU; Jev está listo como API alojada.
Tipo de entrada
djev admite imágenes y cámara de forma nativa. Jev se centra en texto y decisiones estructuradas.
Formato de decisión
Ambos destacan cuando el software necesita una opción tipada, una puntuación o un juicio de sí/no.
Desde el repositorio de GitHub
Qué es realmente djev
djev es una implementación abierta y especializada de decisiones tipadas con DiffusionGemma y vLLM. DiffusionGemma refina conjuntamente las posiciones de respuesta; después, la API lee las probabilidades de las etiquetas permitidas y devuelve una respuesta validada, sin generar ni volver a analizar prosa.
El repositorio añade lecturas estructuradas de un paso, espacios compactos, probabilidades exactas por etiqueta, prefijos reutilizables, atención multimodal y procesamiento por lotes deliberado. No incorpora pesos de modelo nuevos.
Leer djev-dev en GitHubAlojado por cuenta propia
Ejecuta el modelo en tu GPU o alquila una cuando el volumen lo justifique.
Multimodal
Evalúa imágenes nativas, opciones visuales y fotogramas de cámara en directo.
Probabilidades directas
Devuelve probabilidades tipadas sin un ciclo de generación autorregresiva completo.
Hardware de referencia
El proyecto recomienda una NVIDIA B200, Linux, CUDA 13 y BF16.
djev-dev es un proyecto independiente y no está afiliado ni respaldado por TypeSafe o Jev AI.
Entonces, ¿cuál deberías usar?
Elige según tus limitaciones
Elige Jev si
- Tu código toma decisiones según la probabilidad, no solo según la etiqueta ganadora.
- Las entradas incluyen casos largos, confusos o realmente ambiguos.
- Necesitas costes previsibles y mantener una versión estable durante una publicación.
Elige djev si
- La decisión trata sobre una imagen, un fotograma o un documento escaneado.
- La latencia es la limitación principal y solo necesitas la etiqueta ganadora.
- Te sientes cómodo desarrollando sobre una versión preliminar cuyas condiciones pueden cambiar.
Pruébalo con tus datos
Prueba Jev con los casos que realmente estáis debatiendo.
La clasificación sirve de orientación. La mejor prueba son tus propios casos difíciles.
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes: Jev y djev
¿djev es de código abierto?+
Partly. The community djev-dev repository is Apache-2.0 and shows how to run DiffusionGemma decisions on vLLM. Maisa's hosted djev service has not released its hosted implementation.
¿djev es gratis?+
Es gratis durante la vista previa. Maisa ha anunciado 0,026 USD por cada 1.000 decisiones después, pero todavía no se cobra ese precio.
¿Jev puede leer imágenes como djev?+
No. Jev acepta texto, objetos JSON y arrays de texto. Convierte primero las imágenes en texto o campos estructurados, o usa un modelo que acepte imágenes.
¿Qué es más rápido, Jev o djev?+
djev, on the hosted APIs measured by JevBench: 0.24s median against Jev's 0.65s. Both are designed for request-time use; neither should be assumed to fit a tight unbatched loop.
¿Puedo usar las probabilidades de djev como umbrales?+
Trátalas como una señal de clasificación hasta validarlas con datos etiquetados propios. Maisa indica que las probabilidades de la vista previa alojada son experimentales y no están calibradas.
Las cifras se citan de las fuentes públicas anteriores, consultadas el 22 de septiembre de 2026. djev y todos los productos mencionados pertenecen a sus respectivos propietarios.