小墨同学(@xiaomovps):Jev 刚发布没几天，开源社区就出现了同款🔥 Decider-2B模型，是基于 Qwen3.5-2B 做了特殊调整它和 Jev 模型是一样的只做选择评分和判断不是文本类的 LLM 模型但两者还是有几个明显区别： 1、模型 Jev：闭源 System One Model Decider：Qwen3.5-2B，约 1.9B 参数，Apache 2.0 开源 2、价格 Jev：$0.042 / 100万输入 Token，输出免费 Decider：本地部署，没有 API Token 费用，只算机器成本 3、速度 Jev：官方约 70–500ms，吞吐 25万 Token/s Decider：GH200 测试单次约 3–8ms，但硬件环境不同，不能直接横比 4、能力 Jev：重点是 RLCD + 概率校准，产品化更成熟 Decider：同样支持 Choice / Score / Noul，也专门做了 Calibration 训练 5、使用方式 Jev：直接调 API Decider：自己部署，更适合直接塞进 Pi、Hermes 这类 Agent Harness 如果感兴趣可以去看一下模型地址：

2026.09.18 09:22

Jev 刚发布没几天，开源社区就出现了同款🔥 Decider-2B模型，是基于 Qwen3.5-2B 做了特殊调整它和 Jev 模型是一样的只做选择评分和判断不是文本类的 LLM 模型但两者还是有几个明显区别： 1、模型 Jev：闭源 System One Model Decider：Qwen3.5-2B，约 1.9B 参数，Apache 2.0 开源 2、价格 Jev：$0.042 / 100万输入 Token，输出免费 Decider：本地部署，没有 API Token 费用，只算机器成本 3、速度 Jev：官方约 70–500ms，吞吐 25万 Token/s Decider：GH200 测试单次约 3–8ms，但硬件环境不同，不能直接横比 4、能力 Jev：重点是 RLCD + 概率校准，产品化更成熟 Decider：同样支持 Choice / Score / Noul，也专门做了 Calibration 训练 5、使用方式 Jev：直接调 API Decider：自己部署，更适合直接塞进 Pi、Hermes 这类 Agent Harness 如果感兴趣可以去看一下模型地址：