何が起きたか
Supersonic Labsが9月25〜26日に公開したJulia 1をMacのCPUで実測すると、2,000問のtyped-decisionsは72.55%でJevの72.70%と並び、72択のBanking77は61%でJevの87%に及ばなかった。
なぜ重要か
選択肢が少ない分類では無料で手元で動くJulia 1が実用水準にある一方、細かい分類ではJevに軍配が上がるため、用途で選び分ける必要があるとみられる。
注目点
日本語の6択振り分けは確率0.8以上に絞れば48件中31件を全問正解で処理できたが、日本語の「はい/いいえ」判定は当てずっぽう並みで、説明文の書き方次第が焦点となる。
誰に効くかネット環境を制限され手元で判定モデルを試したい情報システム担当や、AIで問い合わせ振り分けを自動化したい業務企画担当に影響する。無料で試せるため、まず自分のデータで正解率を測る判断材料になる。
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判定モデルは、長い文章を生成せず、渡した選択肢それぞれの確率を返す点に特徴がある。問い合わせの振り分けや「返金の依頼かどうか」の判定のように、欲しいのが1つの答えだけの処理に向く。この分野では、2026年9月15日にTypeSafe AIが早期アクセスを始めたJevがクラウドの有料APIとして先行していた。
そこへ9月25〜26日、ブラジルのSupersonic LabsがJulia 1を公開した。同じ入力形式を持ち、重みはApache-2.0で無料公開、CPUだけで動く。もとになったのはmmBERT-smallで、学習と実験のクラウドGPU代は約104ドルだったという。READMEの比較表ではJevと同等以上に見える数字が並ぶが、Jevの値は第三者が別の日・別の条件で測った参照値であり、同じ環境で並べた比較ではない。
両者の違いは提供のされ方にも表れる。Jevは選択肢を最大255まで扱えるのに対し、Julia 1は1回2〜20で、それ以上は予選と決勝に分ける絞り込みが必要になる。この構造上、選択肢の多い細かい分類では正解を途中で落とす危険が残る。Julia 1を使うかどうかは、扱う選択肢の数と、データを社外に出せるかどうかで分かれるとみられる。
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