应根据设备性能和任务精度要求选择模型：轻量设备选qwen3 0.6b（639mb，无oom），中端笔记本选minicpm5 2b（1.56gb，准确率68.6%），高端gpu选qwen3.5 4b（3.01gb，typesafe准确率84.5%但仅支持chrome/firefox）。
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要在浏览器中运行Jev模型却不确定该选Qwen3 0.6B、MiniCPM5 2B还是Qwen3.5 4B，得先看设备性能和任务精度要求——加载失败或推理不准都会直接卡死流程。
量化版本对效果的实际影响
浏览器内运行的Jev模型全部经过4-bit量化，但原始权重精度不同，导致量化后保真度差异显著：Qwen3 0.6B因参数少、结构简单，量化损失最小，扰动准确率（52.8%）反而比自有准确率（44.0%）高；MiniCPM5 2B在自有准确率（68.6%）和TypeSafe准确率（63.7%）上均明显优于小模型，说明其底层表征更鲁棒，量化压缩后仍保留较强判别能力；Qwen3.5 4B的TypeSafe准确率高达84.5%，但下载体积达3.01 GB，在中低端笔记本或手机上极易触发内存溢出，首次加载可能直接失败。
基于阿里云百炼 Qwen3.5-Omni 的全模态技能，支持文本、图片、音频、视频理解与文本/语音输出。适用于图片分析、音频转写理解、视频理解、跨模态问答及语音回复生成。
这一步没有“通用最优解”，【选错模型会导致页面白屏或决策结果全为NaN】——尤其当GPU显存不足时，浏览器无法回退到CPU fallback，整个推理会静默中断。
按设备类型选择推荐版本
方法一：手机或Chromebook等轻量设备
直接选Qwen3 0.6B。639 MB体积可在3G网络下10秒内完成下载，且所有测试场景下均未出现OOM崩溃。虽然自有准确率仅44.0%，但对工单路由、邮件紧急度初筛这类低风险判断已足够可靠。
方法二：搭载RTX 3050及以上独显的Windows/macOS笔记本
优先加载MiniCPM5 2B。1.56 GB体积在固态硬盘+千兆宽带环境下通常30秒内就绪，预热完成后两种推理路径（概率直读/JSON输出）延迟稳定在110–130ms，准确率比0.6B模型提升超24个百分点。
方法三：服务器级GPU（如A100）或本地部署需求
必须用Qwen3.5 4B。它在MMLU-Pro上达到84.6%准确率，且TypeSafe准确率（84.5%）逼近已发布的Jev托管服务（88.3%），是唯一能支撑金融风控阈值校准的本地选项。注意：【此模型不支持Safari浏览器，仅限Chrome/Firefox最新版】
验证所选模型是否真正生效
第一步：打开浏览器开发者工具（F12）→ 切换到Application → 查看Cache Storage中是否有以“jev-”开头的缓存项
第二步：在页面点击“预热”按钮，观察控制台是否输出“warmup complete: [n] ms”字样，若超过8秒无响应，说明模型未成功编译
第三步：运行示例“账户支持”，检查返回JSON中choice字段的概率分布是否归一化（sum≈1.0）、confidence_score是否在0.7–0.95区间——若confidence_score恒为0.0或概率全为0.25（四选项时），即表示量化层失效，需切换更低配模型。
