> 数据图表谁能回答Jev 与主流模型精确度与成本对比图2026-9-1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：多 Agent端云协同中的路由、分类与任务分发AI 客服、风控、审核等高频标准化决策企业内部自动化流程中的规则判断游戏、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。金元证券综合其他
