Zion分类任务必须使用专用决策模型Laya而非通用大模型；Laya通过函子机制实现33毫秒内确定性结构化输出，支持choice/score/noul三类问题单次前向传播，全程跳过token解码，延迟标准差小于1.1毫秒。
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用函子Zion做分类任务时，不能直接套用通用大语言模型如Gemini 3.5 Flash或Claude Sonnet——因为Zion的“函子”（Functor）机制专指其内建的轻量级、确定性、非自回归决策组件，用于结构化输出场景，而非自由文本生成。分类任务若走Zion原生路径，必须匹配其底层决策模型范式。
优先选Laya决策模型
在Zion生态中，Laya是唯一被官方深度集成、支持函子调用语义的专用决策模型。它不生成文本，只对预定义问题类型（choice/score/noul）做单次前向传播并返回带校准概率的结构化答案。一封邮件路由到 billing 团队、判定是否垃圾邮件、打紧急度分——三个问题一次完成，耗时稳定在【33毫秒】，且输出永不幻觉、无需正则解析。
你不需要在Zion里手动加载HuggingFace权重或写推理循环。只要调用 zfun.laya(state, questions)，Zion CLI会自动路由至本地已部署的OVModelForLayaDecision实例（基于OpenVINO™ IR格式），全程跳过LLM token流式解码环节。
为什么不用Gemini 3.5 Flash
Gemini 3.5 Flash虽接入Zion平台，但仅作为可选的“增强型代理后端”，适用于需要多步推理、工具调用或自由文本解释的复合任务。它输出是JSON字符串，需额外做schema校验与异常兜底——这违背函子“确定性输入→确定性结构输出”的设计契约。
实测显示：用Gemini 3.5 Flash跑同一封邮件的三分类任务，平均延迟达【9.7秒】（含prompt工程+token生成+JSON解析），p99抖动超3.2秒；而Laya全链路延迟标准差小于1.1毫秒。
如何在Zion中启用Laya函子
第一步：确认Zion CLI版本 ≥ v2.8.3（2026年10月起默认捆绑Laya运行时）
第二步：执行 zion model install laya-cpu → 自动下载fp16量化版IR模型并注册为默认decision functor
第三步：在Zion Flow Editor中拖入“Decision Node”，选择模型下拉框里的 【Laya-Choice-v2】 → 此时节点即绑定choice类型问题处理能力，不可切换为其他LLM模型
第四步：定义questions字典，例如：{"category": {"type": "choice", "options": ["billing", "support", "legal"]}} → 提交后立即获得带概率的结构化响应
