Jev 对比 DeepSeek：300 封邮件分流 15 部门

梭哈.AI @SUOHA_AI原推发布于 2026.09.19

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谁还质疑JEV没用？实测JEV真实的应用场景 我继续用 JEV 和 DeepSeek 跑了同一个任务：模拟企业真实海量收件箱，把 300 封乱七八糟的来信（商务采购、线上故障、合规法务、推销垃圾），实时分流到 15 个业务部门，并打上意图标签 左边：TypeSafe Jev（jev-latest） 右边：DeepSeek（deepseek-v4.1-flash） 实测结果： • Jev 9.9秒完成了任务，300 封杂乱的邮件全部按 15 个部门发牌入槽，总共只花了 $0.036 • DeepSeek 相同时间才堪堪读完 10 封，右边牌桌几乎还是空的，速度相差近 30 倍 说句实话，Jev 的价值被很多人看偏了，它就不是用来聊天写文章的，它的真正统治区，全在那些【高实时性、只要确定性结果】的场景，比如：量化交易， 社交APP风控审核，设备监控，工单分流，浏览器自动化 Agent等等 这些场景的共同点是：只要毫秒级给结论，容不得半句废话 把 Jev 这种快反射模型放在最前面做发牌，才算把 Agent 真正用对了地方🫡

这条是引用着另一条写的：「Jev 与 DeepSeek 同任务速度实测对比」