README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月9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 基准测试工具，用于比较由 llama.cpp 的 POST /v1/systemone 端点提供的本地 System One 决策模型（julia-1、laya、lev、kev-0.8b、kev-4b、openjev），在类型化决策套件上使用 jev 风格指标。
它怎么用 Jev
Jev 风格决策模型在一次前向传播中读取状态并以概率分布回答类型化问题（choice、score、noul）。该工具将这些发送到端点，将返回的分布与黄金分布比较，并计算校准和准确度指标。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
匹配权重规则：所有模型在 Q8_0 量化下比较，以确保公平基准测试。
怎么试
uv sync; uv run decision-bench run --suite fixture --mock
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0.45
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.12
- 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0.29
- 是能跑起来的工具片段中未检出0.13
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.18
- 是模型本身的复刻未判定0.42
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分0.99 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.97
无判定区（0.40–0.60）
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9日 读 README 写成。