Comparación de modelos
Compare Microsoft-Decision-1 y Jev 1.13 utilizando la misma rúbrica modelos de decisión de ia del proveedor. Sin puntuación misteriosa ni clasificación de referencia inventada.
Toma rápida
El modelo de decisión de Microsoft para clasificar solicitudes, elegir una ruta y puntuar resultados sin generar una respuesta de chat.
Solo texto: no admite imágenes, audio ni vídeo, y no ofrece una justificación escrita. Prueba la redacción y los umbrales de probabilidad. No uses sus puntuaciones como única base para decisiones de gran impacto sobre personas.
El primer modelo System One de TypeSafe AI para elecciones rápidas, tipadas, puntuaciones y probabilidades que el software puede usar directamente.
Jev es intencionalmente literal y no genera explicaciones ni prosa. TypeSafe documenta debilidades en aritmética, conteo, comparación de fechas, indirección, contexto ruidoso e instrucciones adversariales; mantiene la lógica determinista en el código y prueba cada límite de decisión de producción.
Compara los hechos publicados
Los valores utilizan las unidades y límites publicados de cada proveedor. Un espacio en blanco significa que el proveedor no publicó un valor directamente comparable en las fuentes revisadas.
| Modelos de decisión de IA | Microsoft-Decision-1 | Jev 1.13 |
|---|---|---|
| Precio de entradaPrecio actual del proveedor para el texto o estado estructurado enviado al modelo, incluido si se facturan los resultados de las decisiones. | $0.042 / 1M tokens de entrada; salida gratuita | $0.042 / 1M tokens de entrada; salida gratuita |
| Capacidad de entradaCapacidad máxima de estado documentado y preguntas para una solicitud. | 32.768 tokens | 64K tokens en total; estado más la pregunta más larga hasta 32K |
| Tipos de decisiónLas formas de preguntas acotadas que el modelo puede responder, como opciones, puntuaciones o probabilidades. | Preguntas de probabilidad Choice, Score y Noul | Preguntas de probabilidad Choice, Score y Noul |
| Contrato de salidaCómo se restringe la respuesta para uso directo por parte del código de la aplicación. | Decisiones tipadas JSON definidas antes de la inferencia | Decisiones tipadas JSON definidas antes de la inferencia |
| IncertidumbreSi el punto final expone probabilidades, confianza u otra señal calibrada. | Probabilidades para cada opción; valida los umbrales con tus propios datos | Distribuciones de probabilidad; Choice y Score también incluyen confianza |
| donde usarloInformación actual sobre API, SDK, área de juegos y etapa de acceso. | Microsoft Foundry y OpenRouter | Acceso anticipado API y Playground; Python y JavaScript SDKs |
como elegir
Comience con el trabajo que necesita completar y luego valide los detalles del costo, el acceso y la política en la ruta exacta de su proveedor.
Microsoft indica que las entradas y salidas de Foundry no se usan para entrenar modelos fundacionales sin permiso. La supervisión de abusos puede conservar contenido señalado para revisarlo. Confirma la retención y residencia de datos de tu despliegue; OpenRouter añade sus propias condiciones de tratamiento de datos.
TypeSafe dice que no entrena ni ajusta sus modelos con las entradas de los clientes. Su política de privacidad no promete un período de retención cero fijo y dice que los servicios se alojan en Estados Unidos, por lo que las cargas de trabajo sensibles deberían confirmar los términos contractuales de retención y procesamiento.
Enlaces de proveedores y API
Preguntas frecuentes
Microsoft-Decision-1: El modelo de decisión de Microsoft para clasificar solicitudes, elegir una ruta y puntuar resultados sin generar una respuesta de chat. Jev 1.13: El primer modelo System One de TypeSafe AI para elecciones rápidas, tipadas, puntuaciones y probabilidades que el software puede usar directamente.
Considere Microsoft-Decision-1 cuando su prioridad sea Clasificación y asignación de tickets de soporte. Considere Jev 1.13 cuando su prioridad sea Clasificación y enrutamiento de solicitudes de alto volumen. Pruebe ambos con sus propios datos y la ruta del proveedor antes de comprometerse.
No. Esta comparación alinea los datos publicados por el proveedor para la categoría Modelos de decisión de IA. No reclama un ganador universal ni combina puntuaciones de referencia de terceros incompatibles.
