Jev 模型实测：新闻分类任务上的速度、质量与价格三赢
作者分享了使用新模型 Jev 对《人民日报》新闻进行湖北相关元素分类的实测体验。此前该项目一直使用 Gemini Flash Lite 系列，积累约 2.4 万条数据。通过 OpenRouter 上线 Jev 后用相同提示词对比测试：速度上单篇耗时从 3 秒降至 0.35 秒，提升近 10 倍；质量上与 Flash Lite 仅 15% 判断不一致，且差异多源于人名知识库差异，实际正确率约 95%；价格上处理 5 千条数据 30M Token 仅花费 1 美元。作者认为 Jev 代表的分类器大模型在分类场景下实现了速度/质量/价格的不可能三角，极具前景，并计划连夜用于优化生产项目。
