決策模型 Jev 爆紅引發開源復刻潮：兩天內湧現 Bespoke Nimble 等 6 款替代方案

據報導，非生成式決策模型 Jev 發布兩天內展示影片獲 3600 萬次觀看。該模型被定位為輔助 LLM 的快速「系統 1」模型，適用於路由、工具呼叫與 MCP 決策。 由於 Jev 尚未開源，社群在兩天內推出了 6 款開源復刻版本，資料端皆採用 100% 合成資料： - **Bespoke Nimble**：基於 Qwen3.5-9B 的 LoRA 微調，評測得分 90%（Jev 為 93%），在 H100 上延遲為 100ms。 - **Laya**：4.21 億參數，採用 ModernBERT-large 編碼器加上兩層 Transformer，並透過 PPO 輸出對話軌跡機率。 - **Kev-0.5B**：基於 Qwen2.5-0.5B 的 LoRA 適配器，可在 MacBook Pro 本機運行。 - **SemIf (前 OpenJev)**：提供 4B 與 35B 的 Qwen3.5 版本，在最後一個 token 加上三分類 NLI 分類器。 - **DiffusionGemmaJev**：基於擴散模型架構。 - **Jevlike**：40K byte embedding 的輕量級選項注意力模型。 應用方面，Jev 已被整合至 Braintrust 作為評估模型，評分成本較以往降低約 400 倍；並被應用於 Box 事件分類、LangChain 瀏覽器工作流及 Cline 外掛。 此外，Claude Code v2.1.277 更新支援在缺乏 CLAUDE.md 時讀取 AGENTS.md，推動其成為跨工具標準；開發者也指出軟體系統的模型選擇正走向分化，例如以 GPT-5.6 Sol XHigh 負責規劃，GLM 5.3 Flash 負責實作。