拿 Jev 做專利技術分類，效果不錯。
速度上比 LLM 快的多；價格便宜，不過也就是數倍差距，沒有到想像中的便宜十倍百倍。（條件都是直接吃整份專利說明書）
準確度上，在經過一些設定及 Prompt 優化後，能達到逼近 LLM 的準確度。由於 Jev 是專為分類而特化的模型，原生就能給出分數，也能提升使用者對判斷的信心度。
目前較合適的角色，應該是當作搭配 LLM 的便宜覆核機制。
拿 Jev 做專利技術分類，效果不錯
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拿 Jev 做專利技術分類，效果不錯。
速度上比 LLM 快的多；價格便宜，不過也就是數倍差距，沒有到想像中的便宜十倍百倍。（條件都是直接吃整份專利說明書）
準確度上，在經過一些設定及 Prompt 優化後，能達到逼近 LLM 的準確度。由於 Jev 是專為分類而特化的模型，原生就能給出分數，也能提升使用者對判斷的信心度。
目前較合適的角色，應該是當作搭配 LLM 的便宜覆核機制。