TypeSafe AI 发布 Jev 1.14：新增图像输入、Box 类型与 262k 长上下文

TypeSafe AI 发布了其 System One 决策模型的新版本 Jev 1.14，目前以 jev-preview 别名上线。据该公司发布说明，这一版本带来三项被其称为「危险区」（danger zone）的实验性功能：图像输入、新的 Box 问题类型，以及更长的上下文窗口。TypeSafe 同时提示，这三项功能目前均未准备好用于生产环境。

Jev 的定位与通用大模型不同：它返回的是带类型的决策结果而非生成文本。开发者提交状态（state）与类型化问题（Choice、Score 或 Noul），模型对每个问题返回类型化取值、概率与置信度分数，训练方式为「面向校准决策的强化学习」（RLCD）。图像以可组合方式使用，需在顶层 assets 映射中登记引用字符串，并在请求头中携带 TypeSafe-Danger-Zone-Images: true；官方文档称仅支持 PNG 或 JPEG 静态图，单文件上限 16 MiB、每边 256 至 1568 像素，请求体上限 32 MiB，图像按普通输入 token 计费。Box 类型每个问题返回一个归一化边界框（上下左右取 0 到 1 的分数）及置信度，但即使目标不存在也会返回四个边，官方建议搭配 Noul 问题判断目标是否存在。长上下文方面，默认每请求 64k、每问题 32k token，通过 TypeSafe-Danger-Zone-Long-Context: true 可提升至 262k，TypeSafe 表示这是有意限制，因为长输入下可靠性会下降。

据发布说明，Jev 1.14 在多数能力上有小幅提升，官方预期多语言支持提升最明显，但未公布公开评分，且自述其内部对比图表可能存在偏向自身模型的偏差，建议开发者以自有评测为准。价格方面，官方文档称输入为每十亿 token 42 美元（即每百万 token 0.042 美元），输出 token 免费；jev-preview 现指向 jev-1.14.0，jev-latest 将在一周后跟进，jev-1.13.0 在弃用前有 60 天通知期。上述功能、计费与版本安排均可能调整，请以 TypeSafe 官网当前信息为准。本文信息来自 MarkTechPost 报道及 TypeSafe 官方文档，未做独立验证。