jevbooks

← 全部项目

snake-arena-jev-vs-llms

angelgalvisc/snake-arena-jev-vs-llms

Jev 对决六个 LLM:Snake 中每分钟决策数与成本。

评测与基准0.69次选分类: 游戏与模拟漏斗信号灯
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年9月20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

一个基准测试,让 Jev(TypeSafe 的 System One 决策模型)与六个通用 LLM 在 Snake 上竞赛。每位玩家有六十秒和独立棋盘;仓库测量每分钟决策数和每分成本。

它怎么用 Jev

Jev 针对 Snake 棋盘状态回答 Choice 问题,返回选项、每个选项的概率和置信度。所选选项即为移动。仓库还用 output_shape.py 探测输出 token 如何随问题形状变化。

用到的原语:choice

值得抄的做法

在问题中固定答案空间,使输出大小恒定且无需解析。

怎么试

python race.py --seed 1 --seconds 60 --lineup jev,haiku,opus,luna,sol,kimi-fast,kimi --out race_seven.jsonl

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0.46
  • 展示了 System One 用法在材料中检出0.82
  • 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0.10
  • 是能跑起来的工具片段中未检出0.06
  • 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.21
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.10
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分0.86 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.97
信号
Jev 是项目的核心0.46展示了 System One 用法0.82写了怎么处理不确定0.04给出了实测数字0.10是能跑起来的工具0.06学习案例 Top 10 候选信号0.21是模型本身的复刻0.1000.51解决的问题够普遍(0–2)0.86 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
信号灯0.96漏斗0.88黑匣子0.69体检0.62问卷0.61灰区0.3500.51

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20日 读 README 写成。