试用 TypeSafe AI 的 Jev 与常规 LLM 进行模型路由，延迟差异相当明显

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摘要

作者对比了 TypeSafe AI 的 Jev 模型与常规 LLM 在模型路由上的表现，发现 Jev 将延迟显著降低至约1秒，而常规 LLM 需要4-14秒，这使得它对于快速决策层颇具前景。

我一直在尝试 TypeSafe AI 的 System One 模型（Jev），看看它与常规 LLM 在纯决策/模型路由方面的比较。我构建了一个小型智能模型路由器，为每条消息并行运行两个完全独立的决策管道：一个通过 Jev 做出决策，另一个通过使用结构化输出的普通 LLM。两者接收相同的信号，并且必须做出完全相同的路由决策。我主要想测试的是延迟。TypeSafe 表示 Jev 使用并行采样而不是自回归逐词生成，所以我想看看这在真实的路由循环中是否真的能转化为显著的延迟差异。到目前为止，确实如此。Jev 在单次调用中评估所有路由信号，通常在大约1秒内给出决策，而使用结构化输出的常规 LLM 则需要4-14秒才能做出相同的决策。虽然还是早期实验，但 Jev 对于需要在大型模型前设置快速决策层的场景看起来很有意思。
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