实测三个 Jev 决策模型(均开源)：Kev-4B、SemIf、diffusiongemma某国内AI厂商最近把三款 J

某国内AI厂商最近把三款 Jev 开源模型挂上了模型广场：Kev-4B、SemIf、diffusiongemma。这类模型跟聊天模型不是一回事——它们不生成文本，只输出结构化判断（二元的"是/否"概率、量表打分、多选一），定位是给 agent 系统当决策件用的。比如你有一堆消息流，想让小模型先判断"哪条值得大模型看一眼"，这种活儿就是它们的主场。

我抓了自己微博时间线里 96 小时的 39 条帖子，对这三个模型做了一轮同题实测。先把接口怎么调讲清楚，再说结果。

接口：不走 chat，走 /v1/systemone

这三个模型在该厂商的标准聊天接口上是调不通的——发 /v1/chat/completions 会直接报 400 "Model does not exist"。它们只支持 Jev 风格的 SystemOne 端点：

import json, urllib.request

API_KEY = "sk-你的key"
URL = "https://api.siliconflow.cn/v1/systemone"

body = {
    "model": "Kev-4B",          # 或 "SemIf" / "diffusiongemma"
    "state": "Group chat message: 大家早上好，昨晚的比赛有人看了吗？",
    "questions": {
        "respond": {"type": "noul",
                    "instructions": "Should the assistant respond to this message?"},
        "value":  {"type": "score",
                    "instructions": "How substantive is this content?",
                    "criteria": ["low", "medium", "high"]},
    },
}
req = urllib.request.Request(
    URL, data=json.dumps(body).encode(),
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
             "Content-Type": "application/json"})
print(urllib.request.urlopen(req).read().decode())

返回长这样：

{
  "model": "Kev-4B",
  "answers": {
    "respond": {"type": "noul", "noul": 0.25},
    "value":   {"type": "score", "score": 0.31,
                "legend": {"0": "low", "1": "medium", "2": "high"},
                "probabilities": {"0": 0.74, "1": 0.22, "2": 0.05},
                "confidence": 0.85}
  },
  "usage": {"input_tokens": 77, "output_tokens": 100}
}

结构很干净：state 是上下文，questions 里每个问题指定原语类型和判断标准，答案直接给概率，不用从生成的文本里抠数字。两个原语最常用：noul 管二元判断，score 管量表。模型 ID 可以先拉 GET /v1/models 确认，三个都在列。单次请求的 token 消耗很小，我这个场景每次大约 200-300 个输入 token。

测什么

场景选的是"信息流守门"：判断每条帖子该不该呈报给一个关注 AI 和编程方向的助理。39 条帖子里有新模型架构解读、开源工具发布，也有段子、企业通稿、书单推荐——该看的和不该看的得混在一起，不然测不出过滤能力。

标签是事先标好的：20 条应呈报，19 条应忽略。这里得交代一句，标签是我让 GLM-5.3 按固定细则标的，我没有逐条复核，所以下面的准确率严格说是"模型判断与标注模型的一致率"，是我真实偏好的代理。每个帖子单独发一次请求，三个模型用完全相同的输入。

结果

	Kev-4B	SemIf	diffusiongemma
AUC（Noul）	0.944	0.888	0.836
准确率 @ 0.5	84.6%	82.1%	82.1%
最优阈值	87.2% @ 0.35	84.6% @ 0.70	82.1% @ 0.95
AUC（Score 原语）	0.828	0.906	0.745
平均延迟	306ms	326ms	692ms

三个模型的 Noul 分布

三个模型性格差异挺大。

Kev-4B 是完成度最高的。应忽略的帖子 Noul 均值压到 0.13，应呈报的 0.77，两团分得开，输出是连续的概率，0.5 附近还留有过渡带——拿去做排序、按阈值分流都能用。三百毫秒出头的延迟也够灵活，异步批处理和准实时场景都吃得下。

SemIf 整体差一档，但有个反常的细节：它的量表原语（0.906）反超了二元原语（0.888）。同样的内容，让它打三级分比让它答是/否更准。我猜跟它的训练分布有关，具体原因没深究。实际用它的启示是：别默认 noul 就是最佳接口，拿自己的数据把两种原语都过一遍再定。

diffusiongemma 问题比较根本。AUC 0.836 看着还行，但看分布就露馅了——39 个输出里有 37 个是精确的 0.0 或 1.0，几乎没有中间值，量表打分更是 39 条里 36 条恒等于 1.0。等于只会喊"要"和"不要"，喊不出"八成要"。当硬分类器凑合能用（准确率也是 82.1%），但概率本身没校准过，置信度信号没法用，延迟还比另外两个慢一倍。选它之前得想清楚自己要不要置信度。

ROC

怎么选

要一个默认选项，选 Kev-4B，校准和延迟都是三个里最好的，阈值设在 0.35 到 0.5 之间都能用。

SemIf 值得在自己数据上试一把量表原语，说不定有惊喜。diffusiongemma 目前更像技术上桌早了——扩散架构做离散判断的校准问题没解决，观望吧。

局限

39 条样本、单一信息源、单一 prompt、标签由 LLM 生成未人工复核。这轮实测的定位是把三个模型的能力轮廓摸出来，不是严格的评测。数字看趋势就好，别当基准引用。