小墨同学(@xiaomovps):最近在研究 Jev模型，然后让我发现了有意思的东西，那就是千问的开源模型家族我发现千问模型也在两极分化：大模型参数还在不断膨胀，但真正塞进 Agent 工作流里的，反而越来越小。比较有代表性的新模型： 1、Qwen3 Embedding：0.6B 负责检索 2、Qwen3 Reranker：0.6B 负责排序 3、Qwen3Guard：0.6B 负责安全判断 4、Qwen3 ASR / TTS：0.6B 负责听和说 5、Qwen3.5：最低 0.8B 可以做 Tool Router、Skill Router、Retry / Stop 不要看模型的体量多大，很多时候很小的内存也能安装，而且越来越的模型在做小型化了很多时间都是大模型只会激活对应部分干活，要不直接就是针对部分任务，推出专门的模型感觉以后模型分化会越来越多，可能这也是我们AI迈入一个新阶段的开始这也是我最近越来越关注 Jev 的原因

2026.09.19 06:45

最近在研究 Jev模型，然后让我发现了有意思的东西，那就是千问的开源模型家族我发现千问模型也在两极分化：大模型参数还在不断膨胀，但真正塞进 Agent 工作流里的，反而越来越小。比较有代表性的新模型： 1、Qwen3 Embedding：0.6B 负责检索 2、Qwen3 Reranker：0.6B 负责排序 3、Qwen3Guard：0.6B 负责安全判断 4、Qwen3 ASR / TTS：0.6B 负责听和说 5、Qwen3.5：最低 0.8B 可以做 Tool Router、Skill Router、Retry / Stop 不要看模型的体量多大，很多时候很小的内存也能安装，而且越来越的模型在做小型化了很多时间都是大模型只会激活对应部分干活，要不直接就是针对部分任务，推出专门的模型感觉以后模型分化会越来越多，可能这也是我们AI迈入一个新阶段的开始这也是我最近越来越关注 Jev 的原因

小墨同学@xiaomovps

2026.09.18 12:24

Jev 发布没几天，开源社区已经开始疯狂复刻了🔥 最值得推荐的五个模型： 1、Laya 421M：原生决策模型，支持 Mac 2、Decider-2B：最像 Jev，基于 Qwen3.5 3、NanoJev 0.6B：专门的 Decision Head 4、Reflex：Qwen3.5 + Direct Logits 5、System-One 4B：专门做概率校准如果和我一样是苹果的芯片，我推荐： Laya 和 Reflex 下一步我准备选两个在本地运行然后测试一下和Jev的差距

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