这是什么
Simple Jev 让你使用 Hugging Face 上兼容的开放模型进行结构化分类和评分，无需训练单独的分类头。它面向希望从模型下一 token logits 获得类型化决策的开发者。
它怎么用 Jev
服务器读取每个问题的模型下一 token logits，并构建包含选择、评分或真值/支持判断的 JSON 响应。模型不生成 JSON 补全；服务器根据分数构建响应。共享请求验证、版本化提示指令和响应评分位于纯 Python common/ 文件夹中。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
读取每个问题的下一 token logits，无需生成即可构建类型化 JSON 响应。
怎么试
使用无需登录的公共演示 API，或在本地用 Python 3.12+ 运行 HF 服务器。
证据
每一行都是就 README 问 Jev 的一道题。≥ 0.60 算「是」，≤ 0.40 算「否」，中间这一段 Jev 不下判断。
- Jev 是主角是0.93
- 有 System One 用法是0.83
- 处理了不确定性否0.05
- 有实测数据否0.05
- 可直接跑是0.91
- 值得推荐未判定0.40
- 是模型的复刻是0.66
- 问题普遍性按 0–2 打分1.08
- 与 Jev 相关是0.92
信号由 Jev jev-1.13.0 判定，简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年9月20日 读 README 写成。