综合分
Jev
74.4
SemIf
73.1
1.3 分的差距很小，工作流适配度应更重要。
部署决策简报 · JevBench v1.3.0
综合分只差 1.3 分，真正的区别在部署方式。
SemIf 综合表现接近 Jev，在一个评估分层领先，同时让你掌控模型运行环境。
榜单排名掩盖了一个现实取舍：SemIf 是需要自己运维的开放实现，Jev 则是托管接口。比较困难样本表现，也要计算 GPU 常驻成本。
影响选择的实测数据
接近的综合分，可能藏着明显的困难样本差距
公开榜单呈现出不同结果：SemIf 在 judge 分层略有优势，Jev 在模糊困难样本上领先。应根据产品最怕的错误来挑选数据切片。
Judge 分层准确率
Jev
94.5%
SemIf
95.2%
SemIf 在这 146 个样例上高出 0.7 个百分点。
困难样本准确率
Jev
74.1%
SemIf
59.5%
Jev 在 220 个模糊样例上领先，应把它们纳入自有留出集。
计算完整服务成本
单次决策价格，只是运维预算中的一项。
01
本周就要上线，团队还没有 GPU 运维能力。
Jev 上线路径更短托管 API 省去资源申请、容量规划、模型升级和 GPU 空闲成本。
02
数据需要留在内网，而且团队能负责推理服务。
SemIf 符合部署边界开放实现可以让团队自行决定托管位置和推理环境。
03
流量稳定且较大，GPU 预计长期高利用率。
对比完整成本压测时计入空闲时间、批处理、监控和 on-call，而非只计算 GPU 活跃秒数。
由谁来负责模型运行？
这是两个方案最主要的架构差异。
Jev · 托管服务
为决策付费，不必长期占用 GPU
服务提供方负责模型托管；产品团队仍需负责业务逻辑、输入质量和用自有数据验证阈值。
- 托管接口和可固定版本的模型名称。
- 无需申请加速卡，也无需维护推理栈。
SemIf · 开放实现
自己掌控部署位置、吞吐和更新节奏
团队可在私有数据附近部署推理，也要承担对应的服务运维工作。
- 公开基准使用 Qwen3.5-4B 和 RTX 3090。
- GPU 供给、量化、批处理和模型升级都会影响结果。
公平对测方案
使用相同输入，并测量模型周边的整套系统。
- 困难样本
- JevJevBench 准确率 74.1%
- SemIfJevBench 准确率 59.5%
- Judge 分层
- Jev准确率 94.5%
- SemIf准确率 95.2%
- 部署
- Jev托管生产 API
- SemIf自托管 GPU 或浏览器演示
- 运维成本
- Jev按用量消耗积分
- SemIfGPU 时间、工程投入和空闲资源
数据来源与范围
JevBench v1.3.0 使用同一组决策样例评估两个系统。榜单结果不能保证在你的标签集上复现，请用代表性数据和高成本错误案例验证。