Ngày 2/10/2026, đội ngũ phát triển Python tại Vercel thông báo bản cập nhật mới cho thư viện AI SDK for Python, chính thức hỗ trợ mô hình AI mang tên Jev thông qua hàm thực nghiệm evaluate(). Thay vì sinh văn bản tự do như các mô hình ngôn ngữ lớn thông thường, Jev hoạt động như một bộ phân loại vạn năng, nhận dữ liệu đầu vào cùng danh sách câu hỏi trắc nghiệm để trả về kết quả dạng JSON có cấu trúc kèm độ tin cậy tương ứng.
Theo bài viết từ Vercel, các lập trình viên có thể cài đặt thư viện bằng công cụ uv thông qua lệnh uv add ai và cấu hình biến môi trường AI_GATEWAY_API_KEY. Giao diện lập trình của Jev trong AI SDK for Python được thiết kế xoay quanh hàm evaluate(), tiếp nhận trạng thái dữ liệu dạng chuỗi hoặc JSON cùng ba lớp câu hỏi chính: ChoiceQuestion (chọn một đáp án), ScoreQuestion (đánh giá theo thang điểm) và NoulQuestion (ước lượng xác suất đúng của một mệnh đề). Kiến trúc này tận dụng trọng số từ mô hình ngôn ngữ lớn đã được huấn luyện sẵn nhưng định hướng đầu ra thành dữ liệu phân loại, giúp giảm độ trễ và chi phí vận hành cho các quyết định phạm vi hẹp.
Để đánh giá khả năng thực tế của Jev, kỹ sư của Vercel đã tiến hành hai bài thử nghiệm. Ở bài toán phân biệt giữa mã nguồn Python và tiếng Anh trong môi trường dòng lệnh REPL, Jev xử lý tốt hơn mô hình phân loại tự huấn luyện thủ công nhưng vẫn bộc lộ sai sót đối với các biểu thức dở dang như chuỗi 'what's' + ' up khi bị nhận diện nhầm thành tiếng Anh.
Trong thử nghiệm thứ hai, Vercel kết hợp mô hình GPT-5.6 để lập kế hoạch chi tiết, sau đó để Jev lựa chọn từng nút cấu thành cây cú pháp trừu tượng (AST) nhằm sinh mã nguồn Python. Kết quả cho thấy phương pháp này chỉ tạo ra được đoạn mã đúng về mặt cú pháp nhưng hầu hết xử lý sai logic nghiệp vụ. Toàn bộ mã nguồn mẫu của thử nghiệm AST hiện đã được Vercel Labs công khai trên GitHub để cộng đồng kỹ sư kiểm chứng độc lập.