请务必仔细阅读本报告最后部分的免责声明 曙光在前 金元在先
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⚫ Jev 是一款面向机器结构化决策的专用模型。9 月15 日，TypeSafe
发布Jev。与传统大模型不同，Jev 的定位是面向机器结构化决策的底
层模型。开发者预先定义问题及可选答案空间，Jev 基于输入状态直接
返回结构化结果及概率分布， 使输出结果能够直接被程序调用， 从而减
少传统大模型生成文本后再进行解析、校验等额外环节。
⚫ 低延迟、低成本与高可靠性构成 Jev 的核心竞争力。一是响应速
度和价格优势明显。Jev 采用并行推理， 端到端响应时间约为70-500ms
（前沿模型响应时间通常在3s 以上） 。价格上， 模型输入Token 价格仅
为＄0.042/1M tokens，输出Token 则完全免费。二是模型输出更贴近
实际经验决策。Jev 训练过程中采用RLCD 方法（校准决策强化学习） ，
核心目标是提示模型置信度与实际正确率之间的 匹配程度，从而便于
开发者根据置信度设置自动执行、人工确认或升级至更强模型等不同
处理路径。三是结构化输出的可靠性较强。根据 TypeSafe 官方数据，
Jev 在结构化输出及工具调用场景中的错误率均为 0%，而前沿模型的
错误率通常在0.5%以上。
⚫ 能力边界决定 Jev 难以替代通用大模型，更适合作为 Agent 体系
中的决策模块。Jev 的优势建立在任务边界清晰、 输出空间确定的基础
上， 其输入为开发者定义的状态信息和结构化问题， 输出则受到预定义
选项或评分体系约束； 因此， 其并非主要用于开放式问答、 代码生成或
长文本内容生成等场景。 我们判断，Jev 与传统大模型更可能形成互补
关系， 可作为Agent 工作流中的“小脑”或决策层。一方面， 目前Agent
任务， 特别是在多Agent/端云协同工作流中， 包含大量路由、 分类、 验
证和判断等决策环节，使用 Jev 处理能够显著降低推理延迟和调用成
本。 另一方面Agent 任务中， 很多子任务本质是针对已知答案集的高频
重复决策。 使用Jev 能够处理大部分确定性任务， 仅将低置信度、 需要
理解与生成能力的复杂任务交由传统大模型，提升 Agent 的整体工作
效率。
⚫ 我们认为， 确定性任务占比越高、 调用频率越高， 对响应时延越敏
感，Jev 的潜在价值越明显。 典型场景包括： ①多Agent/端云协同中的
路由、分类与任务分发②AI 客服、风控、审核等高频标准化决策③企
业内部自动化流程中的规则判断④ 游戏、具身智能等实时交互场景中
的状态判断、动作选择及任务路由。
⚫ 相关公司（以下公司均未评级） ：
汉得信息、迈富时、金蝶、迅策、
鼎捷数智、仙工智能等。
⚫ 风险提示：AI Agent 商业化及渗透进度不及预期；专用决策模型
技术迭代及商业化进展不及预期等。
行业指数相对沪深 300 表现
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分析师：王鑫旸
执业证书编号: S0370526030001
邮箱：wangxy4@jyzq.cn
证
券
研
究
报
告
行
业
点
评
报
告
计算机行业点评
2026 年 9 月 22 日
行业点评报告
—Jev 模型：给 Agent 装上"小脑"，专用决策模型开启效率
新范式
评级：强于大市（维持）
2026 年 9 月 22 日
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图表 1：传统 LLMs 与 Jev 的对比
传统 LLMs Jev
优化方式 RLHF/RLVR RLCD
优化目的 人类偏好 校准决策
输入 非结构化数据，重点是顺序
消息
非结构化数据，重点是结构
化程序状态
输出 字符串/文本 结构化值
生成 顺序生成 并行处理
成本 输入＄0.2-＄10/1M Token；
输出 5X 的输入价格
输入＄0.042/1M Token；输
出免费
速度 端到端响应时间 3-329 秒 端到端响应时间 70-500ms
数据来源：typesafe 官网，金元证券研究所整理
图表 2：Jev 与主流模型精确度与成本对比图
数据来源：typesafe 官网，金元证券研究所整理
2026 年 9 月 22 日
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金元证券股票投资评级标准：
买入：预期未来 6 个月内股价收益率超越沪深 300 指数的涨跌幅 15%以上；
增持：预期未来 6 个月内股价收益率超越沪深 300 指数的涨跌幅 5%～15%；
中性： 预期未来6 个月内股价收益率相对沪深 300 指数涨跌幅差异在-5%～+5%之间；
减持：预期未来 6 个月内股价收益率弱于沪深 300 指数的涨跌幅 5%以上。
金元证券行业投资评级标准：
强于大市：预期行业相关指数在未来 6 个月内超越沪深 300 指数表现；
中性：预期行业相关指数在未来 6 个月内基本与沪深 300 指数表现持平；
弱于大市：预期行业相关指数在未来 6 个月内明显弱于沪深 300 指数表现。
金元证券机构销售负责人：詹宝强
电子邮件：zhanbq@jyzq.cn
2026 年 9 月 22 日
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