Local Laya vs cloud Jev: snake decision latency comparison
In the same snake decision test, the local 421M Laya model makes about 86.5 decisions per second at a P50 of 9ms, while cloud Jev makes about 3.2 per second with roughly 317ms round-trip, suggesting agent bottlenecks often sit in the decision pipeline rather than model size.
AI Agent 的速度，真不是模型越大就越快。 最近看到一个挺有意思的项目：Laya。 它不是聊天机器人，也不是用来写长报告的通用大模型，而是一个本地运行的决策模型。 输入当前状态，输出下一步该怎么做。 更像一个“判断器”，而不是“会聊天的助手”。 还有一个有意思的对比： 同一套贪吃蛇决策测试里，开源本地模型 Laya 对比云端 Jev： Laya：约 86.5 次决策/秒，P50 约 9ms Jev：约 3.2 次/秒，API 往返约 317ms Laya 参数约 421M，本地运行 Jev 通过云端 API 返回决策 这个对比数据说明了一个问题： Agent 的瓶颈，有时不在模型大小，而在决策链路。 如果每一步都要： 行情输入 → 网络请求 → 云端推理 → 返回结果 → 执行动作 再聪明的模型，也可能卡在延迟上。 想研究这类项目，可以先看三个指标： 1️⃣ 模型是在本地跑，还是走 API 2️⃣ 单次决策延迟是多少 3️⃣ 输出是自然语言，还是结构化的 Buy / Sell / Hold Laya： http://github.com/NandhaKishorM/laya Jev Trader： http://github.com/jarrodwatts/jev-trader 复杂任务看推理能力，实时任务看延迟、部署位置和输出格式。
This post quotes another post: “JEV Trader open-source project places on-chain orders with Jev”