TypeSafe AI выпустила Jev 1.14 — версию модели решений System One с экспериментальным вводом изображений, типом ответа Box для координат рамки и расширенным контекстом до 262 тысяч токенов. Обновление доступно под псевдонимом jev-preview, сообщает MarkTechPost в публикации от 14 октября 2026 года. Все три возможности источник описывает как экспериментальные и неготовые для production.
Изображения подключаются через карту assets
Изображение указывают один раз в верхнеуровневой карте assets, присваивая ему ссылку. Затем эту ссылку можно использовать в state, instructions или criteria: API подставляет изображение перед чтением запроса моделью. Для включения функции нужен заголовок TypeSafe-Danger-Zone-Images: true. По описанию MarkTechPost со ссылкой на документацию TypeSafe AI, поддерживаются PNG и JPEG размером до 16 МиБ каждый; сторона изображения должна составлять от 256 до 1568 пикселей, а всё тело запроса — не более 32 МиБ. Изображения учитываются как входные токены.
Box возвращает координаты, но не подтверждает объект
Тип Box предназначен для ответа с одной ограничивающей рамкой. Координаты верхней, нижней, левой и правой границ задаются долями от 0 до 1; также возвращается оценка уверенности. Для Box требуется Jev 1.14.0 или jev-preview и заголовок TypeSafe-Danger-Zone-Images: true.
Box возвращает рамку даже тогда, когда искомого объекта на изображении нет. Поэтому, согласно рекомендации TypeSafe AI, перед использованием координат нужно отдельно задать вопрос типа Noul о наличии объекта. Сами координаты не следует трактовать как подтверждение того, что объект действительно найден.
В небольшом тесте четыре проверки нашли 30 обрезанных объектов из 36
MarkTechPost пересказывает тест TypeSafe AI на 36 фрагментах картин, в каждом из которых часть целевого объекта была обрезана. Четыре отдельных вопроса Noul о границах обнаружили обрезание в 30 случаях из 36. Один вопрос о том, целиком ли объект находится в кадре, обнаружил 26 случаев, а проверка рамки, нарисованной поверх изображения, — 20.
Это результат описанной TypeSafe AI серии из 36 примеров, а не независимое испытание и не универсальная точность модели. В доступном источнике нет независимых тестов; приведённые сравнительные оценки принадлежат разработчику и пересказаны MarkTechPost. Для рабочих сценариев такой детектор нужно отдельно оценивать на собственных изображениях.
Контекст до 262 тысяч токенов включается отдельно
По данным публикации, стандартные пределы составляют 64 тысячи токенов на запрос и 32 тысячи на вопрос. Заголовок TypeSafe-Danger-Zone-Long-Context: true повышает оба лимита до 262 тысяч токенов. TypeSafe AI предупреждает, что на длинных входах модель может работать менее надёжно, и рекомендует по возможности сохранять контекст коротким.
Доступ и цена
Входные токены стоят $0,042 за миллион, выходные, согласно пересказу документации TypeSafe AI, бесплатны. Изображения оплачиваются как входные токены по той же схеме. Доступ описан через API TypeSafe AI; открытые веса в публикации не заявлены.
В статье приведён следующий план перехода: jev-preview уже указывает на Jev 1.14.0, jev-latest должен перейти на неё через неделю после релиза, а Jev 1.13.0 должна оставаться доступной с уведомлением за 60 дней до прекращения поддержки. Эти сроки и условия, как и остальные сведения о доступности, приведены MarkTechPost со ссылкой на материалы TypeSafe AI.
