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Convex 后端评测:编码任务加 108 题四选一决策基准。

评测与基准1.00次选分类: 分类与路由
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年10月7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

面向 Convex(一个用于全栈 AI 编码的响应式数据库)的开源评测套件。它运行覆盖八个类别的编码评测,以及一个独立的四选一决策基准来衡量具体的 Convex 知识,结果发布在公开排行榜上。

它怎么用 Jev

Jev 通过 OpenRouter 的 /api/alpha/decisions 端点以原生类型化问题回答决策基准中的四选一 Convex 问题。托管配置固定 typesafe/jev-1.13,并记录返回的模型 ID、概率、置信度和提供商报告的成本。正确性根据所选选项评分;无效响应和提供商失败计为错误。

用到的原语:choice

值得抄的做法

通过 OpenRouter 的 decisions 端点使用原生类型化 Choice 问题,固定模型并记录概率、置信度和成本。

怎么试

bun run decisions dry-run --provider openrouter --model typesafe/jev-1.13 --limit-evals 2

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 是项目的核心片段中未检出0.13
  • 展示了 System One 用法未判定0.48
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.03
  • 给出了实测数字在材料中检出0.97
  • 是能跑起来的工具片段中未检出0.08
  • 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.19
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.04
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分1.00 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.93
信号
Jev 是项目的核心0.13展示了 System One 用法0.48写了怎么处理不确定0.03给出了实测数字0.97是能跑起来的工具0.08学习案例 Top 10 候选信号0.19是模型本身的复刻0.0400.51解决的问题够普遍(0–2)1.00 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
黑匣子0.64常开常闭0.3100.51

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10月7日 读 README 写成。