实测 Jev 对比本地 7B：速度领先，准确度略逊

用大模型做决策和分流，其实不需要它写出一段话。

给足上下文，只要求它返回 1、0，或者一个置信度数字就够了 —— 这是最省 token 的用法。作者之前就在这么干，昨天又换了个思路：拿 7B 模型在本地跑，用提示词把输出死死约束成纯粹的决策结果，再和 Jev 做对比。

几个用例跑下来，结论是两条相反的线：

• 速度上，Jev 明显领先
• 准确度上，7B 略胜一筹

把这两条放一起看才有意思。快和准，在这里不是一个模型能同时拿满的两个指标。链路里判断动作每秒要跑很多次的，速度就是硬指标；一次判断错了要返工整条流程的，那点准确度更值钱。

本地跑 7B 还有两个附带好处：数据不出机器，按次调用不花钱，代价是硬件自己扛。这部分是我的推断，原文没展开。

作者对 Jev 的判断落在生态位置上。他拿电力时代做类比：我们先发明了发电机和灯泡，但一个成熟的生态里，必然还需要变压器、配电箱这些东西，输配和应用体系才补得全。按这个类比，未来会出现更多专用模型和基础设施，把 AI 生态一点点补完整。

顺着他的说法往下想一层：发电机、灯泡刚出来的时候，没人觉得变压器是个大生意，但没有它，电就只能待在实验室里。专用模型的价值大概也在这个位置上 —— 它不解决"能不能做"，解决的是"这件事值不值得每次都动用最贵的那套"。

有两点得说清楚。这是几个用例的对比，不是基准测试；"略胜"也取决于提示词怎么写、本地硬件是什么，换一批任务结论未必一样。真要选型，拿自己链路里最高频的那几类判断，各跑上两百次再看，比看一条推文靠谱。