Jev 决策模型实测：0.3秒完成意图分类和工具路由，$0.00004/次

测试模型

测试模型：jev-1.13.0 · 日期：2026 年 9 月 · 代码及原始结果：github.com/Aitejiu/jev-harness-lab

一次黑盒工程评估：10 个公开数据集、约 22,500 次 API 调用、52.2M 输入 tokens、总成本 $2.19。

Jev 是 TypeSafe AI 的"System One"决策模型。你向它发送一个状态加上类型化问题；它返回带概率和置信度的类型化答案。它从不生成文本——每次调用约花费 $0.00004，耗时 0.3s。这使其成为智能体 harness"快思考层"的候选者：智能体每轮都要做出的大量窄决策。

我花了几天时间测量它在哪些场景真正有效。

适用（可直接用于 harness）：

不适用（负面结果）：

两个工程教训比基准更有价值：

对于模糊语义判断，正交分解 + 代码组合优于单问题提示（shell-gate 假阳性从 14.5% 降至 1.8%）。

对于多标签决策，先让选项竞争，再让 noul 验证——多技能路由从 9.0% 提升到 81.0% 的 R@1。

模型给出经过校准的局部判断；代码掌控控制流。

1. 模型及其接口

POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone
Authorization: Bearer $TYPESAFE_API_KEY

{
  "state": "...",                # string | object | array, text only
  "model": "jev-latest",
  "questions": { "..." : Question }
}

已知限制，均在测试中验证：

choice 上限 255 个选项——超过则需拆分为多个阶段。

state + questions 共享约 32k tokens；大型语料库须先检索。

仅支持文本；英语优先（中日韩语准确率下降）。

价格参考：$42 / 十亿输入 tokens。

每个实验遵循相同流程（eval/ 在仓库中）：加载数据集 → 构建 state/questions → 并发调用 + JSONL 缓存 → 阈值扫描、覆盖率曲线、校准和成本。

指标定义很重要，这里明确说明：

阈值扫描——将返回的概率视为分数；报告各阈值下的 precision/recall/F1/FPR。

置信度门控曲线——noul 没有 confidence 字段，因此用 max(p, 1-p) 代理确定性；报告覆盖率与覆盖率内的准确率。

条件 Hit@1（SkillRet）——gold 候选在短列表中且 Jev 选中的查询比例；将选择器与检索解耦。

成本——输入 tokens × $42/B（输出 token 计费若有会略增成本）。

数据集：InjecAgent、neuralchemy prompt-injection、综合工具输出 injection、BEIR SciFact、SNIPS、Banking77、MetaTool ToolE、BFCL v3、SkillRet、SkillRetBench、RouterBench、Who&When，外加 130 条命令的 shell 风险集。

3.1 间接注入检测

真实数据：17 个用户工具 × 62 条攻击者指令（InjecAgent）。

按攻击类型（t=0.5）：数据泄露 98.5% 召回率，直接危害 80.6%；良性样本平均分 0.03。

门控：确定性 ≥ 0.90 自动处理 41.1% 的流量，且达到 100% 准确率。

成本：1,105 次调用 $0.0213；P50 0.30s。

综合工具输出（注入包装在 WebFetch/Read/GitHub/Email 结果中）：t=0.5，P 97.1 / R 85.0 / FPR 4.9%。漏检为编码绕过（Cyrillic 同形字、代码片段伪装）。

需注意的数据集（neuralchemy，942 条）：标签包含"有害内容请求"，而我的判断标准未要求此项——t=0.5 时召回率降至 55.1%，纯属任务定义不匹配。另注：0–0.1 分数段仍包含 16.6% 的恶意样本。低分不是安全保证。

3.2 重排序（BEIR SciFact）

60 条查询 × 15 个候选；Jev 对每个（查询，文档）对打 0–3 分，然后重排序。

平均分：相关 2.38 vs 不相关 0.65。$0.028 / 900 对，P50 0.31s。

3.3 意图和目录路由

MetaTool 对比：论文在同一"相似选项"子任务上报告 ChatGPT 达 69.1%（不同精确设置——作为量级参考）。错误集中在近似重复工具：描述需要明确的 not_for 边界。

3.4 Shell 命令风险门控

设计：四个正交 noul 问题（破坏性 / 触及秘密 / 数据外泄 / 不可逆）+ 将其组合为 deny/review/allow 的代码。

v1 漏掉了可用性危害（fork 炸弹、重启、防火墙锁闭），直到判断标准明确包含它们。分解的收益体现在假阳性上：14.5% → 1.8%。

3.5 工具相关性检测（BFCL）

任务：给定请求加函数列表，是否应调用任何函数？1,140 个样本。

典型失败模式："技术上可能"被误认为"语义上意图"（通用的 requests.get 被判为相关）。

3.6 技能路由：60% → 76%

目标：不再向主模型注入整个技能目录。用一次快速判断路由每个请求，只加载胜者。

SkillRet（6,006 个技能，300 条查询）——将选择器与检索解耦：

• conditional = gold 在短列表中。选择器很强（85–89%）；瓶颈在检索。向 BM25 索引添加正文有助于检索；但向 Jev 的判断标准添加正文则无效。

SkillRetBench（501 个技能，官方基准，5 个设置的宏平均）：

架构迭代是值得关注的部分（多技能组合 R@1）：

v2 失败是因为每个候选的 noul 分数没有竞争：一切围绕 0.5 聚集（top-10 平均 0.56），合并排序后是噪声。v3 修复了这个问题：分块 choice 产生 15 个有真实概率分布的候选，然后一次请求用 15 个 noul 问题验证集合成员。先竞争，再验证。

成本：hybrid 方案 $0.650 / 500 条查询（P50 2.07s）；生产形态的"BM25 top-50 + Jev" $0.072 / 500 条查询，P50 0.33s（R@1 54.8%）。

模型难度路由（RouterBench，825 个样本）：路由决策准确率 51.3%——无信号；分数偏向"小模型能处理"（中位数 0.11）。中文子集 14.6% vs 英文 57.7%。预测哪个模型会失败不是自然语言属性。

轨迹失败归因（Who&When，184 条轨迹 × 8 步）：步级 AUROC 0.560，top-1 定位 16.3%（随机基线 12.5%）。标签要求"从未被纠正"——跨步因果，超出 System One 模型的适用形态。

4. 与已发布数字的对比

在相同候选列表上（SkillRouter 论文，约 80K 池，top-20）：

论文自己的结论：LLM-as-judge 基线"不具备竞争力"。让通用 LLM 直接排序输给专用重排序器。Jev，零样本且未经训练，在 conditional 指标下与微调重排序器处于同一量级（池大小和指标不同——作为量级参考，非对照实验）。

SkillRet 论文另一个值得记住的发现：当第一阶段检索器很强时，开箱即用的重排序器可能帮倒忙（nDCG@10 从 83.5 降至 74–78）。如果你把 Jev 接在强embedding检索器上，重新测量边际收益。

5. 六条工程规则

判断标准就是决策边界。把"压力"和"合理升级"合并为一个问题，你会得到模糊的 0.47；拆开后得到 0.04 / 0.96。

正交分解 + 代码组合优于一个巧妙的提示。Shell 门控假阳性 14.5% → 1.8%；工具相关性 59.5% → 77.0%。

高分可靠；低分不安全。注入数据中，所有 ≥0.1 的样本 90%+ 是恶意——但 0–0.1 段仍包含 16.6% 恶意。保留人工审核带。

置信度 ≠ 正确性。高置信度意味着模型确信它正确应用了你的定义——包括你的错误（我见过置信度 1.0 的错误路由）。

多标签：先竞争，再验证（第 3.6 节）。

尊重能力边界。只问文本中局部可观察的模式——不问模型能力（51%），不问跨步因果（AUROC 0.56）。

集成

两个集成随本工作发布：

MCP server（三个工具：scan_injection、bash_risk、rank_candidates）：

uvx jev-mcp        # PyPI；或：uvx --from git+https://github.com/Aitejiu/jev-harness-lab jev-mcp

Agent skill（技能路由，只加载胜者）：

npx skills add Aitejiu/jev-harness-lab --skill jev-skill-router

两者均需 TYPESAFE_API_KEY。

git clone https://github.com/Aitejiu/jev-harness-lab
cd jev-harness-lab
uv venv --python 3.12 .venv
uv pip install -r requirements.txt
echo "TYPESAFE_API_KEY=<your-key>" > .env

.venv/bin/python eval/run_injecagent.py --concurrency 6      # 注入检测
.venv/bin/python eval/run_rerank.py --queries 60            # 重排序
.venv/bin/python eval/run_bash.py --variant v2              # shell 门控
.venv/bin/python eval/run_skillretbench.py --variant hybrid --per-setting 100

所有原始结果提交在 eval/results/ 下；加 --report-only 从缓存重新生成报告。数据集公开，按 eval/README.md 分别下载。

单一模型版本（jev-1.13.0）；升级后重新运行。

部分数据集为采样或手工构建（130 条 shell 命令、121 条综合注入、60 条 SciFact 查询）——可能存在选择偏差。

阈值是参考值；在你自己的数据上校准（用覆盖率–准确率曲线）。

成本估算仅含输入 token。

英语优先；CJK 任务需要专门验证。

SkillRetBench 的 NaiveLLM/SADO 基线按数据集作者的设定模拟。

注意事项

如果你构建智能体基础设施，想交流 harness 中决策模型的经验，仓库 issues 开放——或在 X 上找我。22,500 次调用成本 $2.19；教训比 tokens 便宜。