RecodeX 重构消息，Jev发布不到一周，开源社区已出现多个复刻“不写答案、直接给概率”路线的项目，并分化为四条技术路径：直接读取现成模型选项分数、训练专用决策模型、把大模型改造成决策模型，以及用扩散模型直接填答案。

其中SemIf无需重新训练，直接截取Qwen对A、B、C选项的分数换算概率；Laya改用编码模型，在77个选项中准确率42.5%，Jev为87.0%；Von约4亿参数，一次前向完成Choice、Noul和Score；Verdict约1.5亿参数，重点解决高置信度答错和选项顺序敏感问题；Kev以Qwen为底座，8B版新题准确率约78%，Jev约86%；Nimble基于Qwen3.5-9B后训练，在324个测试样本中准确率90.1%，Jev为93.2%；OpenJev改用DiffusionGemma，在RTX PRO 6000上单请求中位延迟约94ms。