这类模型不逐 Token 生成文本，也不维护对话历史或长上下文。它直接返回概率结果，可并行处理问题，因此速度更快、成本更低；TypeSafe 此前宣称 Jev 较标准 LLM 快 193 倍、成本低至 445 分之一。

　　Mukkunnoth 表示，SalesRLAgent 面向特定销售场景，因此未获得与通用决策引擎同等的关注。TypeSafe 则将 Jev 以完整托管产品发布，包含服务器、API、文档、开发者套件与定价体系。

　　Mukkunnoth 随后在 Jev 发布同日推出开源模型 Laya。Laya 支持 Jev 式模型与接口，可部署在用户自有硬件，并支持多种语言，其基础采用 BERT 家族的 encoder-only 模型。