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TypeSafe 介紹了把 Unsiloed 的抽取結果交給 Jev 判定的文件複核流水線。Unsiloed 返回欄位值、extraction_score 與 grounding_score 兩個 0–1 置信分以及頁碼和包圍框引用；Jev 用 Noul、Choice、Score 三種答案型別把定向問題轉成帶型別的判斷。範例的六行用藥清單中一行劑量被咖啡漬遮擋、一行數量明顯不合理，Jev 對 row-5 返回 Noul 值 0.94。
TypeSafe 的 Jev API 上線三週即獲 75 億美元估值，首周 ARR 突破 1 億美元，成為同日湧現的「決策模型」品類的對標基準。OpenAI 同日發布 Decisions API，基於 GPT-6 Luna，支援機率、選項與打分三類請求，輸入每百萬 token 收費 0.10 美元、不計輸出費用，官方稱最快可提速 10 倍；
TypeSafe AI 發布 Jev 1.14.0（jev-preview），並以 danger zone 開關形式開放三項實驗功能：影像、box 型別與更長上下文。影像支援同時適用於 jev-1.13.0，可通過 assets 的查詢替換放進 state、instructions 或 criteria，官方提醒多模態表現弱於純文字。box 返回單個邊界框，僅 1.14.0 可用；長上下文需開啟 TypeSafe-Danger-Zone-Long-Context。
Jev 母公司 TypeSafe AI 完成 8.7 億美元 A 輪融資，投後估值 75 億美元，距 9 月 15 日種子輪的 2 億美元僅 24 天。Jev 砍掉生成能力、只做分類打分與選擇，輸出 token 永久免費，輸入每百萬 token 0.042 美元；上線 3 天日吞吐量達 1 萬億 token，接入 Vercel AI Gateway 後 24 小時內被近 13% 付費團隊採用，約三分之一《財富》500 強已在用。
TypeSafe AI 宣布完成 8.7 億美元 A 輪融資，估值達 75 億美元，由 Andreessen Horowitz 領投，Sequoia Capital、現有投資方 DCVC 及多位天使投資人參與，a16z 的 Martin Casado 加入董事會。公司表示將把 Jev 的能力擴充套件到更多 machine-native 模型，並補齊企業客戶要求的功能。目前財富 500 強中已有三分之一在使用 Jev，公司稱已在生產環境為客戶節省數百萬美元。
Ollama 0.35 新增基於 TypeSafe Jev API 的決策模型支援，通過 /v1/systemone 端點一次請求回答多個命名問題，無額外費用。首批三個模型為 Bespoke Labs 的 9B nimble、Together AI 的 4B tev1 與 0.8B tev1:0.8b，可用於工單分流、模型路由與內容稽核。官方稱 nimble 在 M5 Max 本地執行平均每次決策 91ms，後續將加入 MLX 加速與雲端模型。
TypeSafe AI 以 75 億美元估值完成 8.7 億美元融資，由 Andreessen Horowitz 領投，紅杉與現有投資方 DCVC 參投。其模型 Jev 於 9 月 15 日發布，基於 transformer 架構但不是大語言模型，不輸出文字而是生成機率，公司稱之為「校準決策」，定位是自動化任務而非寫文字或程式碼。公司稱 Jev 速度明顯更快、消耗 token 遠少於 LLM，並稱已有三分之一財富 500 強企業在使用；
TypeSafe AI 聯合創始人兼 CEO Diogo Almeida 在 Latent Space 訪談中透露，其 System-One 模型 Jev 估值達 100 億美元，日處理量已突破一萬億 token，且夜間流量持續走高，說明大量呼叫來自機器自動化。Jev 1.13.0 在第三方 JevBench v1.2.1 綜合榜以 75.3 分排名第一，發布影片 6 天瀏覽量超 3870 萬。
TypeSafe AI 的 Jev 模型近期走紅，其介面可直接返回預設選項、分數或事件機率，供程式碼呼叫，但未開源、架構未公開。NeurIPS 2025 入選論文 ConfTuner 提出 Tokenized Brier Score，僅用對錯標籤即可訓練置信度機率分佈，在 LLaMA、Qwen、Ministral 上把平均 ECE 從 0.2768、0.3781、0.4393 降至 0.1082、0.2872、0.1884，4 張 A40 上約 4 分鐘完成微調。
Ollama v0.35.0 通過 /v1/systemone 介面支援決策模型，基於 TypeSafe 的 Jev API，返回選項、機率和分數而非文字，可用於工單分類、模型路由和內容分類。首批模型為 Bespoke Labs 的 Nimble 和 Together AI 的 Tev1，可用 ollama pull nimble 拉取。