NandhaKishorM/laya类似的开源本地模型区别于传统LLM模型JEV是System One 决策模型定位是做快速判断不生成自由文本1. 底层推理方式最本质差异传统 LLMGPT/Claude 等自回归串行生成 一个 Token 接一个 Token 逐步输出后面的字依赖前面生成的内容输出越长延迟越高。 就算你只要一个分类结果它也要 “先写一段话再输出答案”结构化输出JSON只是靠提示词约束底层还是逐字生成仍可能格式错乱。Jev非自回归并行决策没有逐 Token 文本生成环节。输入编码完成后一次性并行算出所有预定义选项的概率分布。 一次请求可以同时跑多个判断分类 打分 布尔判断多问题延迟几乎不变。训练用RLCDReinforcement Learning for Calibrated Decisions校准决策强化学习优化目标是置信度和真实准确率匹配不是文笔好不好腾讯云。2. 输出形式与能力边界传统 LLM自由自然语言开放式输出能聊天、写代码、写文章、自由创作可以回答任何问题但容易幻觉、编造事实。Jev固定三类结构化输出没有自由文本必须预先定义候选选项Noul0~1 概率是 / 否判断Choice从预先给定候选集中选一项最多 255 个选项用于分类路由Score在指定刻度打分风险、紧急度 ✅ 类型安全不会输出定义外的内容不会出现格式乱掉 ⚠️ 不是绝对不会选错只是不会凭空编造不存在的选项很多人误解的 “零幻觉” 是这个含义不等于事实 100% 正确。3. 速度、成本传统 LLM延迟普遍 3s ~ 几百秒输出 Token 计费输入 输出都花钱。Jev端到端延迟70~500ms仅输入 Token 计费输出免费。官方测试同类决策任务速度快约 193 倍、成本低约 444 倍。4. 适用场景分工Agent 快慢架构传统 LLMSystem Two慢思考复杂推理、长文本创作、代码编写、开放式问答、需要自然语言给人看的回答。JevSystem One快判断Agent 高频轻量判断、日志 / 工单分类、意图识别、风险打分、自动化动作路由、游戏 / 仿真智能体快速决策。工程上常见搭配Jev 负责大量快速分支判断传统大模型负责复杂长思考。