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Jev 与开源 Jev-Like 模型的 RAG 路由实测

作者做 RAG Agent Routing Benchmark,100 题多轮对话中 Gemma 4 31B 77.0%、Jev 61.4%、djev-spark 32.2%、SemIf 24.0%、Laya 322M 0%;Jev 在「去哪找答案」上达 90.6%,但多轮状态更新是短板,p50 749ms。

大數軟體LargitData
@LargitData12026.09.21收录原推发布于 2026.09.20
Jev 与开源 Jev-Like 模型的 RAG 路由实测(第 1 张,共 3 张)
Jev 与开源 Jev-Like 模型的 RAG 路由实测(第 2 张,共 3 张)
Jev 与开源 Jev-Like 模型的 RAG 路由实测(第 3 张,共 3 张)
大數軟體LargitData @LargitData1原推发布于 2026.09.20
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Jev 一紅,社群就開源了許多 Jev-Like 模型,但到底行不行,我們實測一下! 我做了一個 RAG Agent Routing Benchmark,這次不測回答品質,而是看 Agent 能不能判斷該查知識庫、讀文件、上網、呼叫工具、追問使用者,還是直接回答。 100 題多輪對話結果: Gemma 4 31B(約束編碼):77.0% Jev:61.4% djev-spark:32.2% SemIf:24.0% Laya 322M:0% 有趣的是,只看「答案去哪裡找」,Gemma 90.0%、Jev 90.6%,幾乎一樣。真正拉開差距的是多輪狀態更新,例如「接下來只看這份文件」這種限制能不能一路維持。 Jev 雖然沒有LLM 這麼準,但優勢就是速度快,p50 749ms、p95 818ms。 開源方案中,djev-spark 已具備基本 Routing 能力,但 Scope 切換還不穩;SemIf 在權限與拒絕情境較弱;Laya 很快,p50 只有 189ms,但未微調前幾乎不能直接用。 看來快速拼湊的開源專案,還是一時半刻打不過人家要拿來賣錢的,但後勢可期!

x.com/largitdata1/status/2101679703673454669采集于 2026.09.21 10:30