타입세이프, 문장 대신 ‘답과 확신도’만 출력하는 모델 Jev 공개…”환각이 원천 불가능”

2026.09.16. 12:00:56

타입세이프 AI가 현지 시각 9월 15일 첫 모델 Jev를 얼리 액세스로 공개했다. Jev는 문장을 만들지 않는다. 미리 정해 둔 선택지 가운데 답을 고르고, 그 답이 맞을 확률을 함께 표시한다. 소프트웨어가 그대로 받아 처리할 수 있는 형태다.

창업자 디오고 알메이다는 오픈AI에서 언어 모델이 지시를 따르고 사람과 대화하도록 하는 방법을 연구했고 그 결과가 챗GPT의 바탕이 됐다. 그는 2년간 비공개로 준비한 끝에 모델을 공개하면서, 모델이 몇 년째 대화에서는 사람보다 잘하는데 자동화는 왜 보이지 않느냐는 질문에서 출발했다고 밝혔다.

회사는 이 계열을 시스템 원 모델이라고 부른다. 대니얼 카너먼이 구분한 빠르고 직관적인 사고와 느리고 숙고하는 사고에서 이름을 가져왔다. 학습 방법도 새로 설계했다. 사람의 선호나 검증 가능한 보상 대신 출력 확률이 실제 정확도와 일치하도록 훈련하는 방식이며, 회사는 이를 보정된 결정을 위한 강화학습(RLCD)이라고 명명했다.

Jev는 토큰을 하나씩 순서대로 만들지 않고 모든 출력을 한 번의 질의에서 병렬로 산출한다. 출력 형식과 가능한 값을 미리 정의하기 때문에 형식 오류가 발생하지 않으며, 회사는 환각률과 형식 오류율을 0%로 표기했다. 다만 환각률 0%는 실측이 아니라 형식이 보장된다는 구조적 근거에서 산출한 값이라고 회사가 직접 설명했다.

가격은 입력 토큰 100만 개당 0.042달러이며 출력 토큰은 무료다. 응답 시간은 70~500밀리초로, 회사는 같은 수준의 작업에서 최신 대형 언어 모델보다 40~200배 빠르다고 주장했다. 자체 워크플로 평가에서는 GPT-6 아스트라와 클로드 페이블 5.1의 평균을 기준 답으로 삼아 비교했다. 회사가 홈페이지에 적은 193.6배 빠름, 444.6배 저렴이라는 수치도 이 평가에서 나온 값이다.

타입세이프는 평가 조건의 한계도 함께 설명했다. 기준 답을 오픈AI와 앤트로픽 모델의 평균으로 잡았기 때문에 두 회사 모델 쪽으로 결과가 기울 수 있고, 평가용 워크플로를 만든 사람이 자사 직원이라 편향 가능성이 있다고 밝혔다. 회사는 &#8220;특별한 주장에는 특별한 증거가 필요하다&#8221;며 수치를 회의적으로 볼 필요가 있다는 점을 스스로 적었다.

자세한 내용은 타입세이프 AI 블로그에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 타입세이프 AI

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