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本文首次对 Jev（一种通用决策模型）进行实证评估，研究其仅利用早期流包特征在 CESNET-QUICEXT-25 数据集上进行网络流量应用分类的表现。带标签的示例可将 Jev 的准确率从 9.80% 提升至 34.50%，但经过训练的树集成模型和 GPT-5.6 Sol 仍然优于它，这表明仅靠带标签的上下文示例不足以媲美专用分类器。