jev 和其他模型差别在哪儿？模型之间有没有一个系统性的分类？

立正用 Jev 说明：演示里它比几个对手好，不等于它值得你接入。官方自己承认较短输入让它的模型处于有利位置，这说明演示条件未必代表你的工作。真正要问的是：它改善的指标是不是你当前的瓶颈，以及不用它时你最合理的替代方案是什么——比如已有小模型换一种读取结果的方式也能做判断。所以“Jev 和其他模型差别在哪”，答案取决于你的任务：若你比的是分类质量、延迟、一致性、校准，权重应由任务定，而不是由厂商的并排演示定⁠1,2。

立正没有给“模型之间”一个统一分类，他分的是 AI 产品/系统的层次：L3 是问 AI 拿答案，L4 是用 AI 做一次性 demo，L5 是把 AI 放进可靠流程，L6 是设计 AI 驱动的系统。差别在 AI 的角色——咨询师、代码生成器、逻辑引擎、系统控制层——以及各自的主要局限，比如 L4 在 happy path 行、边界情况崩。更早他还按“数据与标签来源、是否替代本已做好的系统”把机器学习模型分成好用和不好用几类。所以分类维度是任务和系统角色，不是模型名字⁠3,4。