决策模型

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deepseek-v4.1-flash	2026-10-10	2026-10-10

本主题收录「决策模型」（厂商多称 System One / System 1 模型）：不生成文本、只对一个状态回答若干类型化问题、并返回每个候选答案概率的模型。收录边界是模型本身及其托管形态——闭源托管 API 与开权重自托管两条路线都在范围内；另收录用现成开源模型复现该接口、不训练自身权重的基线与运行时（SemIf）这一类。不含把决策模型接进 agent 的框架、评测工具与提示工程，也不含传统分类器。核心问题是：当准确率已经趋同时，该按部署形态、模态还是成本来选；以及不训练的话能走到哪一步。

研究笔记

• Clef：Cloudflare 自训并开源的决策模型家族（27B / 9B / omni），权重 Apache-2.0，托管在 Workers AI，是同类里唯一带视觉与音视频输入、且能本地跑的方案。
• Jev：TypeSafe AI 的首个 System One 模型，闭源托管 API，只接受文本，以最低的输入单价与最快的决策延迟成为该品类的起点与事实默认接口。
• Kev：Jared Palmer 开源的 Jev 风格模型族（0.8B–27B），照公开架构重建，卖点是可自训、可微调、可自托管，准确率低一档。
• Microsoft-Decision-1：微软对 Qwen3.5-9B 后训练的闭源托管评分模型，接进 Azure 的采购与治理体系，底座可换、与 Jev 同价，但全部性能数字仅厂商自述。
• SemIf：把该接口模式用现成开源模型复现的基线与运行时（原称 OpenJev），不训练任何权重，同样不生成输出 token；用途是先量出「不训练能到哪」的地板线，证据仅来自作者自跑。

横向比较

• 决策模型比较：对照 Clef、Jev、Kev、Microsoft-Decision-1 与 SemIf 的形态、模态、可自托管性、定价、延迟与实测准确率，并区分证据强度（Clef 与 Jev 有第三方同批实测，Kev、Microsoft-Decision-1 与 SemIf 没有）。

变更记录

• 2026-10-10：创建主题，加入《Clef》《Jev》《Kev》三篇研究笔记与横向比较页。
• 2026-10-10：加入《SemIf》，并把主题范围从「模型本身」扩到「用现成开源模型复现该接口的基线与运行时」。
• 2026-10-10：加入《Microsoft-Decision-1》（微软的闭源托管评分模型），比较页扩为五列。