Jev 与 Laya：职位匹配有何不同？
两者都关注结构化决策，实际差异首先在于接入和运行方式。
首发选择：Jev
JevJob 围绕 TypeSafe AI 托管的 Jev API 构建，Laya 是未来可选接入。本页比较供应商文档，尚未进行两者准确率的受控对照测试。
| 比较项 | Jev | Laya |
|---|---|---|
| 接入方式 | 通过服务器密钥调用托管 API | 开放模型权重与 Python SDK，文档提供自托管 HTTP 服务方式 |
| 输出 | 类型化选项、分数与 Noul 决策 | 结构化分类与评分 |
| 运维 | 模型推理由 TypeSafe 运行 | 自托管需自行提供推理基础设施 |
| 成本构成 | API 用量费用与应用成本 | 托管与运维成本；可下载权重不代表推理免费 |
| 在 JevJob 中 | 用于首发匹配流程 | 尚未接入，也未作为可选引擎提供 |
资料来源： TypeSafe API 快速入门 以及 Laya 官方模型卡。供应商文档和版本可能变化。
模型只是流程的一部分
对求职者有用的比较需要最新职位描述、正确文字提取、忠实引用和明确的不确定性。单个模型无法独自提供全部。JevJob 将岗位源、信息提取、结构化判断及可核对报告组合起来。
哪个更准确？
没有证据支持某个模型普遍更好。公平比较需使用相同简历、职位描述、要求、评估规则和人工复核。供应商基准分数不能代替此类测试。
现在该如何使用？
从任务出发：发现相关职位，或比较已有目标职位与简历。阅读 匹配流程说明 并结合自身经历核对每项要求。
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