jev模型不支持文本翻译任务，因其是专为结构化决策设计的推理模型，仅支持choice/score/noul三类决策原语，输入为状态+问题+候选集，输出为选项、分数或二值概率，无自由文本生成能力。
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Jev模型本身不支持文本翻译任务。
这不是设置偏差的问题，而是功能定位的根本错配。
Jev 是一个专为结构化决策设计的推理模型，不是通用语言生成模型。它不处理“把中文变成英文”这类开放文本转换，也不具备多语言词表、双向编码器或翻译微调数据。官方明确将其归类为 Choice / Score / Noul 三类决策原语引擎，输入是状态+问题+候选集，输出是带置信度的选项、分数或二值概率——没有自由文本生成空间。
如果你在用 Jev 做翻译，大概率是误用了它的接口，比如：
- 把翻译请求写成 prompt 塞进
/v1/chat/completions（它会尝试“编”，但结果不可控、无校验、无对齐） - 试图让它从一堆预设译文里挑一个（这属于 Choice 类型，但前提是你要自己提供全部候选译文）
- 依赖它自动补全或改写句子（它不生成长文本，也不做 paraphrase）
真正适合翻译的路径只有两条：
- 用专业翻译模型：如 NLLB、M2M100、SeamlessM4T，或商业 API（DeepL、Google Translate）
-
用 Jev 做翻译链中的决策环节：例如
- 判断一段文本是否需要翻译（Noul：是/否）
- 从 3 个机器译文候选中选最符合术语规范的一个（Choice）
- 对人工译文打分（Score：1–5 分，依据长度、术语一致性、句式完整性等可量化指标）
要让这类判断稳定，关键不是调 temperature 或 top_p（Jev 不暴露这些采样参数），而是：
- 状态字段填真实上下文：比如原文 + 行业领域 + 术语表片段
- 问题描述必须原子化：“哪个译文最符合‘用户旅程’这一术语的官方定义？”
- 候选项必须互斥、穷尽、格式统一：不能混入“重翻”“跳过”这种非译文选项
Jev 的输出永远受限于你给的选项边界。它不会发明新译文，也不会优化现有译文——它只在你划定的范围内做高置信度选择。
所以，别调设置，先换任务。
