ChatGPT共同開発者がLLMとは異なる方法で処理するAIモデル「Jev」を開発、GPT-5.6 Terra級の性能でタスクを安価かつ超高速に実行可能

AI企業のTypeSafe AIが大規模言語モデル(LLM)とは異なるアプローチでタスクを解決するAI「System One Models」と、System One Modelsの第1弾モデルである「Jev」を現地時間の2026年9月15日に発表しました。TypeSafe AIはChatGPTの開発に携わったAI研究者であるディオゴ・アルメイダ氏がCEOを務める企業で、LLMとは根本的に異なる手法を用いることで高速かつ低コストなAIを実現したとアピールされています。

Introducing System One Models & Jev - TypeSafe AI Blog
https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev

OpenAIやAnthropicの最先端モデルはコーディングやモデリングなど多種多様な操作に対応可能です。しかし、最先端モデルの実態は「テキストの続きを生成し続ける」という仕組みであり、この仕組み自体が効率や速度のボトルネックとなっています。そこで、TypeSafe AIはLLMとは異なるアプローチのAIモデルとして「System One Models」を開発し、その初代モデルとして「Jev」を発表しました。

アルメイダ氏の以下の投稿に含まれる動画を再生するとJev(左)と一般的なLLM(右)の動作の違いが一発で分かります。一般的なLLMはテキストを左から右へ順番に生成し、そのテキストが最終的に「小説」「コード」「仕様書」といった成果物となります。一方で、Jevはそもそもテキストの生成を目的としておらず、事前に定義された構造に従って成果物を一度に出力します。また、処理が非常に高速なのも特徴です。

Jevはコスト効率の高さも特徴です。入力100万トークン当たりの料金は0.042ドル(約6.5円)で、出力は「0ドル」「料金が安すぎるため測定不能」とされています。

以下のグラフは横軸がタスクごとのコスト、縦軸がタスクの達成精度を示しています。JevはGPT-5.6 Terraと同等の品質でタスクを実行しつつ、コストは100分の1程度に抑えられています。

Jevの出力と構造は事前に定義されており、エラーが一切発生しないとのこと。また、すべての出力に信頼度スコアが付属します。以下のグラフは各モデルにおけるツール呼び出しのエラー発生率を示したもので、Jevのエラー発生率は0％となっています。

Jevと他社製モデルで「Wikipediaのリンクをたどって目的のページにたどり着く」というタスクの実行速度を比べた結果が以下。すべてのモデルは高速な非推論モードで実行されていますが、それでもJevの方が高速です。

JevでDOOMをプレイする動画も公開されています。1時間のゲームプレイにかかったコストは7ドル(約1090円)でした。

TypeSafe AIはJevの発表と同時にアーリーアクセスプログラムの参加受付を開始しています。また、System One Modelsのドキュメントが以下のリンク先で公開されています。

Introduction - TypeSafe AI
https://docs.typesafe.ai/introduction