20 ทางเลือกใหม่แทน Jev: โมเดลการตัดสินใจท้าชน TypeSafe ปี 2026

TypeSafe ได้สร้างแรงสั่นสะเทือนด้วยการเปิดตัว Jev เมื่อวันที่ 15 กันยายน 2026 ในฐานะโมเดลการตัดสินใจ (Decision Model) ที่ไม่ใช่แชทบอท โดยผู้ใช้สามารถกำหนดขอบเขตคำตอบเพื่อให้ Jev ส่งกลับเป็นเลเบล คะแนน หรือค่าความน่าจะเป็นได้

เพียง 4 สัปดาห์หลังการเปิดตัว มีคู่แข่งเปิดตัวทางเลือกใหม่สู่ตลาดอย่างน้อย 20 รุ่น จากค่ายดังอย่าง Cloudflare, OpenAI, Perplexity, Liquid AI, Strands Labs ของ AWS รวมถึงนักพัฒนาอิสระ คู่มือนี้จะช่วยเปรียบเทียบทั้งขนาด ไลเซนส์ ราคา และประสิทธิภาพของแต่ละรุ่นเพื่อเป็นทางเลือกให้กับนักพัฒนา

TL;DR

• ช่วงขนาด: มีตั้งแต่ 287M (GLiNER2.5-multi-Decide) ไปจนถึง 35B-A3B (Mapika Decider) ในขณะที่ Jev ไม่เปิดเผยขนาดโมเดล
• การใช้งาน: โมเดลตระกูล Encoder อย่าง Von และ Laya สามารถรันบน CPU ได้ ส่วนโมเดลขนาด 4B สามารถรันบน GPU 24 GB หรือ Mac 32 GB ได้อย่างสบาย
• ประสิทธิภาพ: แม้โมเดลโอเพนซอร์สส่วนใหญ่จะยังตามหลัง Jev ในด้านเหตุผลซับซ้อน แต่หลายรุ่นกลับทำคะแนนได้ดีกว่าในการจำแนกประเภทเฉพาะทาง
• ผลลัพธ์เด่น: Cloudflare Clef ทำคะแนน BANKING77 F1 ได้สูงถึง 94.20 เหนือกว่า Jev ที่ได้ 79.74 ส่วน Von 1.2 รั้งท้ายด้วยความแม่นยำ 0.422 ในการทดสอบของ Respan

Jev คืออะไร และทำไมต้องมองหาทางเลือกอื่น?

Jev คือโมเดล 'System One' ตัวแรกของ TypeSafe ที่ทำงานโดยการรับข้อมูลสถานะ เช่น ตั๋วสนับสนุนหรือ Log แล้วประมวลผลคำถามประเภท Choice, Score หรือ Noul (ใช่/ไม่ใช่) แบบขนานในรอบเดียวโดยไม่มีการสร้างข้อความเป็นคำตอบ

ข้อมูลจาก เอกสารของ TypeSafe ระบุราคาที่ $0.042 ต่อ 1M input tokens พร้อมบริบท 64k tokens แต่ตัวโมเดลมีข้อจำกัดที่นักพัฒนาเรียกร้อง 4 ประการ คือ ไม่รองรับรูปภาพ โฮสต์เองไม่ได้ ไม่เปิดเผยขนาดโมเดล และทำ fine-tuning ไม่ได้

ด้วยเหตุนี้ โมเดลทางเลือกทั้ง 20 รุ่นจึงถูกพัฒนาขึ้นเพื่อเติมเต็มช่องว่างเหล่านี้ โดยผลการประเมิน workflow evals ของ TypeSafe เองระบุว่า Jev มีความสอดคล้องที่ 67.8% และใช้เวลาประมวลผล 0.4 วินาทีต่อกรณี

ควรจะอ่านผลการทดสอบประสิทธิภาพเหล่านี้อย่างไร?

โปรดทราบว่าตัวเลขส่วนใหญ่รายงานโดยผู้พัฒนาเองผ่านชุดทดสอบที่ต่างกัน เช่น JevBench หรือ Decision Index ทำให้ไม่สามารถนำมาเปรียบเทียบกันได้โดยตรง ยกเว้นตารางจาก Respan ซึ่งเป็นบุคคลที่สามรายเดียวที่ทำการทดสอบเปรียบเทียบหลายโมเดล

Hosted decision APIs

1. Cloudflare Clef และ Clef-flash

Cloudflare ประกาศเปิดตัว Clef เมื่อวันที่ 1 ตุลาคม 2026 โดยมีรุ่น Clef (27B) และ Clef-flash (9B) ทั้งคู่ใช้ไลเซนส์ Apache-2.0 บน Hugging Face รองรับทั้งข้อความ JSON และรูปภาพสูงสุด 4 รูปต่อคำขอ

ราคาของ Workers AI อยู่ที่ $0.24 สำหรับ Clef และ $0.038 สำหรับ Clef-flash ต่อ 1M input tokens โดย Cloudflare ยืนยันว่า API นี้ใช้งานทดแทน Jev ได้ทันที

2. Liquid AI d1

ตระกูล d1 ของ Liquid AI มีทั้งแบบโฮสต์และแบบเปิดอย่าง d1-3B และ d1-omni-600M ที่รองรับคลิปเสียงยาว 30 วินาที ภายใต้ LFM Open License

นักพัฒนาสามารถเรียกใช้ d1 ผ่าน SDK ของ TypeSafe ได้โดยเปลี่ยน base URL ตาม คู่มือ ของ Liquid ซึ่งรายงานว่ารุ่น d1-3B มีความหน่วงเพียง 8 ms บน RTX 4090

3. OpenAI Decisions API

OpenAI ปล่อย Decisions API ในรูปแบบ public beta เมื่อ 6 ตุลาคม 2026 รันบน gpt-6-luna รองรับข้อความและรูปภาพแบบ base64 ในราคา $0.10 ต่อ 1M input tokens แต่ไม่สามารถใช้งานร่วมกับ Jev ได้เนื่องจากใช้ schema ของตนเอง

4. Perplexity pplx-decider

pplx-decider-v1-27b ของ Perplexity พัฒนาต่อยอดจาก Qwen3.8 รองรับรูปภาพสูงสุด 8 รูป และ API รองรับคำถามได้ถึง 128 ข้อต่อคำขอ

ราคาปัจจุบัน ประหยัดมากเพียง $0.02 สำหรับรุ่น 27B และ $0.01 สำหรับรุ่น 4B ต่อ 1M input tokens โดยมีประสิทธิภาพรวมที่ 85.71% ซึ่งเฉือนเอาชนะ Jev ไปได้เล็กน้อยในการทดสอบของตนเอง

5. meraGPT Decider 1

meraGPT ประกาศเปิดตัว Decider 1 เมื่อ 22 กันยายน 2026 เป็นโมเดลแบบปิดที่เน้นข้อความ รองรับบริบท 4,096 tokens ในราคา $0.04 ต่อ 1M input tokens และรองรับ TypeSafe SDK ผ่าน endpoint /v1/systemone

6. Respan Span-01

Span-01 เน้นการประเมินพฤติกรรม (Behavior) โดยเฉพาะ ให้ค่าความน่าจะเป็นแบบ present/absent ในราคา $0.02 ต่อ 1M tokens และมีรุ่น Span-01 Lite ให้ใช้ฟรี

7. Standard Thinking Standard One

Standard One นำเสนอโมเดลขนาด 3B และ 8B ที่รองรับทั้งข้อความและรูปภาพด้วยบริบท 32,768 tokens ในราคาเริ่มต้นเพียง $0.018 และใช้งานผ่าน endpoint /v1/systemone ได้

ทางเลือก Jev แบบ Open-weight ที่คุณสามารถโฮสต์เองได้

8. Together AI Tev1-4B-experimental

Together ฝึกฝน Tev1 จาก Qwen3.5-4B ด้วยงบเพียง $17 ในเวลา 25 นาที model card ระบุว่ามีความแม่นยำสูงถึง 0.901 จากการทดสอบโดย Respan

9. Fastino GLiNER2.5-Decide

GLiNER2.5-Decide เป็นโมเดลขนาดเล็ก 340M ภายใต้ Apache 2.0 ที่เก่งเรื่องการสกัดช่วงข้อความและความสัมพันธ์ในรอบเดียว เหมาะสำหรับงานที่ต้องการความเร็วบน CPU

10. Strands Labs Strands Decider 2B

Strands Labs ของ AWS แนะนำ Strands Decider พร้อมเปิดเผยข้อมูลฝึกฝนกว่า 2 แสนแถวใน repo เพื่อให้นักพัฒนาสามารถฝึกโมเดลเองได้ด้วย RTX 3090 เพียงตัวเดียว

11. Kev (Jared Palmer)

Kev มาพร้อมขนาดที่หลากหลายตั้งแต่ 0.8B ถึง 27B โดยรุ่น Kev-4B สามารถรันบน Mac ขนาด 32 GB ได้ทันทีและทำงานร่วมกับ TypeSafe SDK ได้อย่างไร้รอยต่อ

12. ตระกูล Mapika Decider

Decider ของ Mapika มีจุดเด่นที่รุ่น decider-12b ซึ่งทำคะแนนได้เทียบเท่า Jev ใน JevBench public hard และมีรุ่น GGUF ที่รันบน CPU ได้

13. Bespoke Labs Bespoke-Nimble-9B

Bespoke-Nimble-9B เป็น LoRA ขนาดเล็กที่ใช้ข้อมูลฝึกฝนเพียง 2,676 ชุด แต่ทำคะแนนความแม่นยำได้ถึง 90.12% โดยมีความหน่วงต่ำเพียง 106 ms บน H100

14. Convai Innovations Laya

Laya ใช้ฐาน ModernBERT ทำให้มีความหน่วง p50 ต่ำมากเพียง 32.8 ms บนการ์ดจอระดับเริ่มต้นอย่าง T4 และรองรับ endpoint รูปแบบเดียวกับ Jev

15. Von (wfzyx)

Von เน้นความเร็วสูงสุดด้วยค่า p50 เพียง 0.023 วินาทีบน A10G อย่างไรก็ตาม ความแม่นยำจากการทดสอบภายนอกยังอยู่ในระดับค่อนข้างต่ำ

16. Open-Jev-9B (Zefan Cai)

Open-Jev สามารถติดตั้งใน GPU ขนาด 16 GB ได้ โดยรุ่น 27B ทำคะแนนได้สูงถึง 85.28% แม้จะยังมีจุดอ่อนในงานด้านตัวเลขและไทม์ไลน์

17. OpenJev บน DiffusionGemma (razorback16)

OpenJev ตัวนี้ ใช้ฐานเทคโนโลยีจาก NVIDIA รองรับทั้งข้อความและรูปภาพ มีข้อเสนอพิเศษเป็น endpoint โฮสต์ฟรี 100M tokens สำหรับผู้ใช้

18. InnerJev-4B และ InnerJev-27B

InnerJev ผลงานวิจัยร่วมจากหลายสถาบันที่ใช้วิธีกลั่นกรอง (Distill) เหตุผลจาก LLM มาเป็นโมเดลตัดสินใจรอบเดียว โดยรุ่น 27B สามารถทำคะแนนชนะ Jev ได้ในชุดทดสอบ JEVal

19. SemIf

SemIf เป็นโปรเจกต์โอเพนซอร์สที่ดึงความสามารถจาก LLM ทั่วไปมาใช้ตัดสินใจ มีจุดเด่นที่เดโม WebGPU ซึ่งรันในเบราว์เซอร์ได้โดยตรง

20. Rizzo Flow

Rizzo Flow จาก Rizzo AI Academy เป็น LoRA ขนาด 4B ที่ปรับปรุงประสิทธิภาพการตัดสินใจให้ดีกว่าโมเดลฐานอย่างเห็นได้ชัด

ผลทดสอบจากบุคคลที่สาม

Respan ได้ทำการทดสอบเปรียบเทียบโมเดล 11 รุ่น พบว่า Jev ยังคงครองแชมป์ความแม่นยำ แต่ Tev1 4B สามารถเอาชนะได้ในแง่การต้านทาน Social Engineering (Injection ASR) และการปรับเทียบค่าความมั่นใจ (ECE)

สรุปแนวทางการเลือกใช้งาน

• เน้นวิเคราะห์รูปภาพ: เลือก Clef, pplx-decider หรือ OpenJev (DiffusionGemma)
• เน้นเปลี่ยนแทน Jev ทันที: เลือก Clef, Kev, Decider หรือ Laya
• เน้นรันบน CPU/Edge: เลือก Von, Laya หรือ d1-omni-600M
• เน้นประหยัดงบ (แบบโฮสต์): เลือก flash-v1.2 ของ Perplexity ($0.01/1M tokens)

ไม่ว่าคุณจะเลือกโมเดลใด สิ่งสำคัญที่สุดคือการทดสอบกับข้อมูลจริงของคุณเอง เนื่องจากโมเดลการตัดสินใจอาจให้คำตอบที่ถูกต้องตามรูปแบบ แต่เนื้อหาอาจคลาดเคลื่อนได้หากอยู่นอกโดเมนที่ฝึกฝนมา