Так, попутно прогнал jev на всех возможных кейсах, чтобы уже с ним закончить и больше не возвращаться к вопросу. Где он будет кстати, а где толку будет мало и ответы будут на уровне угадывания. Примеры на скрине. Прогон по 48 типам задач, суммарно 5 754 запросов израсходовали $0,13. Среднее время ответа модели 315мс. Скорость от задачи не зависит. Кстати, на русском работает не хуже, чем на английском. Самые очевидные кейсы применения следующие: - Модерация: спам, токсичность, jailbreak - RAG: отфильтровать найденные фрагменты, проверить ответ LLM по источнику - Вопрос да/нет по документу - Тональность отзывов: доволен / недоволен На этом всё, моделька на узкие задачи, хайп не оправдан. Но как инструмент для некоторых задач вполне себе, думаю применение найдется.