Skip to content

JevBench 公开题目测评 ​

本次测评覆盖 original、easy、hard 数据集中的 231 个公开题目。TypeSafe adapter 将各个决策请求发送到本地 LLM2Jev 接口。运行命令保存逐题 JSONL 结果、原始响应和测评记录;汇总命令统计准确率、校准和延时。

运行测评:

bash
python -m jevbench.cli run \
  --tasks datasets/public/original.jsonl,datasets/public/easy.jsonl,datasets/public/hard.jsonl \
  --adapter typesafe \
  --endpoint http://127.0.0.1:30000 \
  --key-env '' \
  --model qwen3.5-4b \
  --cost-basis no_billable_account_public_endpoint \
  --reserve-usd 0 \
  --delay-s 0.2 \
  --results /data/LLM2Jev/RUN2/qwen3.5-4b-v1.jsonl \
  --raw-dir /data/LLM2Jev/RUN2/raw \
  --ledger RUN/ledger.json

汇总结果:

bash
python -m jevbench.cli summarize \
  --tasks datasets/public/original.jsonl,datasets/public/easy.jsonl,datasets/public/hard.jsonl \
  --public-export /data/LLM2Jev/RUN2/qwen3.5-4b-v1-summary.json \
  --results /data/LLM2Jev/RUN2/qwen3.5-4b-v1.jsonl

下表使用相同公开题目比较准确率。延时以秒计;Jev 数据来自 JevBench 公布的串行测评,LLM2Jev 数据来自本地服务,部署条件不同。

系统准确率延时 P50(秒)延时 P95(秒)
Jev 1.13.0 (TypeSafe AI)85.1%0.6520.722
LLM2Jev (Qwen3.5-4B)76.2%0.0480.346
jev-local (Qwen3.5-9B)74.9%--
kev 8B (research preview)71.4%--
kev 4B (research preview)66.2%--
Open-Jev 2B (Zefan Cai)64.5%--
jeff (Logan Markewich, GLiFormer 400M)62.8%--
smalljev semantic-v960.6%--
Laya (Convai Innovations, ModernBERT-large 421M)58.4%--

独立开源项目,与 Jev 或 TypeSafe 无关联。