세바스티안 라슈카는 전통적인 텍스트 분류부터 현대 언어 모델까지를 돌아보며 Jev를 전용 분류기와 대형 생성 모델 사이에 놓는다. 좁은 문제에는 별도 학습한 분류기가 유리할 수 있지만 여러 과제를 바로 처리하려면 범용 API가 편하다는 해석이다. 정확도와 확률 보정은 별개의 평가 대상이며 보정 손실의 작은 개선도 모든 데이터로 일반화할 수 없다고 짚는다. Jev의 비공개 학습 방식에 관한 설명 일부는 확인된 내부 설계가 아닌 저자의 추정이다.