9 月 15 日，前 OpenAI 研究员 Diogo Almeida 发布了 Jev。几天内获得 3000 万次浏览，上万条讨论随之出现，这个看似简单的“超级分类器”突然成了 AI 圈最热门的话题之一。 

Jev框架的设计直接颠覆传统LLM的思维定势，当别家模型还在卷谁的思维链更长，推理能力更强，能推多少数学定理的时候，Jev直接开辟一条新的赛道说： 

天下武功唯快不破，管你这那的，你就说快不快吧！ 

想要了解为什么Jev会在短时间迅速引爆市场，我们需要了解传统LLM永远的痛 —— 实时性。 

前言、传统模型的速度指标
对于传统文本生成式的模型来说延迟主要指的是两个指标 TTFT(首字延迟) 以及 生成速率（Tok / s）。 
首字延迟评价的是响应速度：即LLM收到请求后输出第一个token所需的时间，这个时间通常需要 1～2s，如果开启思考模式甚至需要30s以上， 1s内算...