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在标注分类任务上对 TypeSafe Jev 与 OpenRouter 模型进行基准测试。

评测与基准0.98次选分类: 分类与路由体检
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年9月22日,不是本站运行记录。运行步骤和作者声称的效果仍需核验。

这是什么

一个 Python 基准测试,在标注分类任务上比较 TypeSafe Jev、OpenRouter 模型和本地 Jev 形状的检查点,报告准确率、校准、置信度分布、延迟和成本。

它怎么用 Jev

Jev 通过 TypeSafe API 作为模型在分类任务(choice、score、noul)上运行。它返回校准概率,用于计算准确率、ECE 和置信度分布。运行器支持任何符合 System One 契约的模型。

用到的原语:choicescorenoul

值得抄的做法

在样本外任务上进行基准测试以避免训练数据污染,如 CLINC150 与 Banking77 所示。

怎么试

uv sync && uv run python -m evaljev.run --model jev

去 GitHub 看

开始使用 Jev:API key 与第一个请求 →

README 片段的模型判断

项目信号使用仓库元信息、已有摘要与 README 前 700 个字符;没有通读完整项目。“未检出”仅表示这些材料中未检出,并不证明项目没有该能力。这里保留原始判断与实际记录的模型、日期,不是源码审计或运行验收。

模型与判定日期

收录门禁
jev-1.13.0
项目信号
jev-1.13.0
项目分类
jev-1.13.0
模式标签
jev-1.13.0

证据

这些信号只读取仓库元信息、已有摘要与清理后的 README 前 700 字符。≥ 0.60 表示片段中有提及,≤ 0.40 表示未检出,中间为未判定;都不是源码审查或运行结果。「可运行工具」题排除了研究实验,「推荐」题筛的是学习案例 Top 10,不是内容质量合格与否。

  • Jev 是项目的核心未判定0.41
  • 展示了 System One 用法片段中未检出0.11
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.04
  • 给出了实测数字片段中未检出0.35
  • 是能跑起来的工具片段中未检出0.21
  • 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.23
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.19
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分1.10 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.98
信号
Jev 是项目的核心0.41展示了 System One 用法0.11写了怎么处理不确定0.04给出了实测数字0.35是能跑起来的工具0.21学习案例 Top 10 候选信号0.23是模型本身的复刻0.1900.51解决的问题够普遍(0–2)1.10 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
体检0.7800.51

无判定区(0.40–0.60)

各阶段的 Jev 模型与判定日期见上方记录。简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年9月22日 读 README 写成。