Jev benzeri karar modelleri AI pazarını bastırdı: Araştırmacı TypeSafe’in kendi çalışmalarını kullandığını iddia ediyor.

TypeSafe’in Jev adlı ürününden sonra, birçok yapay zeka oyuncusu benzer hizmetler ve açık kaynak projeleri piyasaya sürdü. Ancak ConvAI Innovations kurucusu Nandakishor Mukkunnoth, Jev mimarisini bir yıl önce kendisinin tasarladığını iddia ediyor. Peki kim kimi kopyaladı?

[kaynak] sitesinde yayımlanan habere göre; Jev ve klonları, kendi kodunuzda kullanabileceğiniz karar modelleriyle çalışan API‘ler olarak tanımlanıyor. Bu sistemlere bir müşterinin online alışveriş işlemleri gibi giriş verileri ile birlikte sorular besleniyor: “Kullanıcı iade mi arıyor?” için evet/hayır yanıtı, “Hangi ürüne atıfta bulunuyor?” için ise çoktan seçmeli yanıt. Jev benzeri bir yapay zeka modeli, her soruyu veya seçeneği olasılıkla yanıtlıyor ve bu değerler kendi kodunuzdaki koşullu ifadelerde kullanılabiliyor.

Kavram başlıbaşına yeni olmasa da pratik uygulama gerçekten yenilikçi. Yayınlanan ürün internette geniş bir yankı uyandırdı çünkü göründüğü kadar basit olan bu yaklaşım, dil modellerinin (LLM) doğrudan yanıt vermesi için uğraştırılmasının yaygın sorunlarını zarifçe atlıyor. Token token metin üretimi yok, sohbet yok, sohbet geçmişini tekrar besleme yok, bağlam için devasa veri yığınları besleme ve konuşma sırasındaki uydurma bilgiler yok; doğrudan olasılık biçiminde veri var. Ayrıca çok hızlı — soruları paralel olarak yanıtlıyor — ve standart LLM’lere kıyasla son derece ucuz.

[kaynak] tarafından aktarılan bilgilere göre; TypeSafe, Jev ile birlikte System One mimarisinin kısa bir açıklamasını da yayımladı. Birkaç gün sonra ise ConvAI Innovations kurucusu Nandakishor Mukkunnoth, “Jev mimarisini bir yıl önce tasarladım” dediği bir yazıda kendi arXiv makalesine atıfta bulundu. 30 Mart 2025’te yayımlanan makalede olasılık tahmini için bir model nasıl geliştirdiğini anlattı. Makalenin yanı sıra kodunu ve demo uygulamasını da paylaştı; daha sonra Jev’in çalışma biçimiyle daha uyumlu bir takip yazısı yayımladı.

Mukkunnoth, yazısında görmezden gelindiği için hayal kırıklığını dile getirdi. Fikrinin “dikey (nic) bir kullanım durumu için inşa edildiğini” belirterek SalesRLAgent’in yalnızca tek bir sorunu çözmek üzere yapıldığını, TypeSafe’in ise Jev’i amaçlı karar motoruna dönüştürdüğünü vurguladı. Dikkat çeken nokta, şirketin Jev’i kendi sunucuları, API’si, dokümantasyonu, geliştirici kitleleri ve tabii ki fiyatlandırmasıyla birlikte eksiksiz bir barındırılmış ürün olarak yayımlamasıydı.

Buna rağmen gelişme üzerine kin beslemeyeceğine karar verdiği için aynı günün içinde kendi modelini yayımladı. Laya, temelde Jev tarzında çalışan ve kendi donanımınızda çalıştırabileceğiniz, çoklu dil desteğiyle gelen bir model ve arayüz. Karışıklığı muhtemelen artıran unsur, hem TypeSafe’in hem de Mukkunnoth’un modellerine “System 1/One” adını vermesiydi; bu büyük olasılıkla Daniel Kahneman’ın System 1’i daha hızlı ve duygusal düşünme biçimi, System 2’yi ise yavaş ve mantıksal düşünme biçimi olarak tanımladığı kitaba bir gönderme.

[kaynak] sitesinde yayımlanan habere göre; yapay zeka için bu yeni kullanım durumundan doğan heyecanı durdurmak mümkün değildi, dolayısıyla bu alandaki oyuncular en iyi bildikleri şeyi yaptılar: kavramı kopyalayıp kendi hizmetlerini sundular. Jev’in yayımlanmasından yalnızca birkaç hafta içinde piyasaya Microsoft Decision, OpenAI Decisions API ve Fastino Glide geldi. Bulut sağlayıcı Cloudflare Clef ile Perplexity Decider ise açık ağırlıklarla geldi, yani kendi donanımınızda çalıştırabilirsiniz — eğer o bu işi yapabilecek kapasitedeyse. Açık kaynak tarafında ise Kev, Von, Jeff, jevlike, SemIf, OpenJev, NanoJev, Ollaya ve sayısız başkası yer alıyor.

Bu kadar çok olgunun sebebi ne? Çoğu ticari proje de dahil olmak üzere bu projelerin çoğunun kökü aynı: var olan hafif bir modeli — neredeyse her zaman Alibaba’nın açık kaynaklı Qwen’inin bir varyantını — alıp giriş, çıkış ve karar verme sürecini biçimlendiren ek katmanları eklemek. Mukkunnoth’un Laya’sı ise Qwen gibi bir dil modelinden ziyade Bert ailesinden yalnızca kodlayıcı (encoder) modeller üzerine kurulu.