多模态版Jev式决策模型开源！JEMM-27B工具调用准确率93.3%

智猩猩AI整理

编辑：林夕

最近，一个基于Qwen基座训练的27B模型JEMM开源。

官方对它的定位很直接：“Like Jev, but multimodal and open-weight.”

和Jev一样，JEMM主要负责Agent执行过程中的快速决策：面对多个工具、动作或者候选方案，直接进行选择、判断和评分。

不同的是，JEMM进一步加入了图片输入。

对于网页Agent来说，当前页面截图可以和任务指令一起交给模型，由它判断下一步应该执行什么操作。

按照项目方公布的测试结果，JEMM的工具调用准确率达到93.3%，截图网页任务达到54.6%；在JevBench公开的231道题中答对198题，准确率达到85.7%。

速度方面，5种文字请求配置的延迟也全部低于Jev，单题中位数约为0.3秒。

这一次，Jev式决策思路被放进了一个Qwen基座、27B规模、开放权重的多模态模型里。

01

把思考变成一个更快的决策环节

现在的Agent，很多时候并不缺一个会推理的大模型。

真正拖慢执行速度的，反而可能是那些高频、重复的决策。

比如一个浏览器Agent正在执行任务，当前有几个候选动作：点击按钮、打开链接、输入文字或者返回上一页。

如果每一步都让一个大模型重新理解任务、生成完整回答，再从回答里解析出下一步动作，推理成本和延迟都会不断累积。

Jev走的就是另一条路线。

它更像Agent里的一个“快速决策器”。

候选动作已经准备好以后，模型不用重新规划整个任务，只需要回答一个更简单的问题：

哪个动作更合适？

也可以进一步做条件判断、候选排序或者直接给不同方案打分。

这样一来，大模型负责复杂任务的规划，而决策模型负责大量高频的小判断。

JEMM就是沿着这条路线做的。

不过，它没有停留在纯文本决策上。

Jev主要处理文字信息，JEMM则进一步加入了视觉输入。

对于浏览器Agent来说，当前页面截图本身就是任务状态的一部分。模型不仅要知道用户让它做什么，还要看清当前页面，再决定下一步操作。

因此，JEMM可以同时接收文字指令和网页截图，再对候选动作进行判断。

这对于浏览器Agent尤其重要，因为真实网页并不只有文字。

按钮在哪里、页面怎么布局、弹窗是否出现、某个图标到底代表什么，很多时候都需要结合截图才能判断。

如果Agent只能读取文字或者DOM信息，那么它获得的只是网页的一部分。

JEMM则可以直接把截图纳入决策。

项目方公布的测试数据显示，在截图网页任务中，JEMM的准确率从36.0%提升到54.6%，提升了18.6个百分点。

这个结果也对应了JEMM和Jev之间一个比较直观的区别：

Jev主要面向文字决策，JEMM进一步把视觉状态加入了Agent决策过程。

对于浏览器操作、GUI Agent以及需要根据页面视觉状态做判断的任务，这种能力尤其直接。

02

工具调用准确率提升到93.3%

除了网页操作，JEMM还针对工具调用进行了专项训练。

Agent真正执行任务时，工具调用往往是一个高频环节。

搜索、浏览器、代码执行、文件处理、数据库查询……面对多个工具，Agent首先得判断当前到底应该调用哪个工具。

选错工具，后面的执行自然也就跟着出问题。

JEMM把这种任务直接作为决策问题来处理。

按照项目方公布的测试结果，工具调用准确率从88.7%提升到了93.3%。

这背后的逻辑其实很简单：

Agent先产生候选工具或者候选动作，再由JEMM负责快速判断。

它不需要重新生成一大段解释，只需要告诉Agent哪个选择更合适。

因此，这种模型并不是要取代通用大模型，而是更像Agent系统里的一个裁判。

候选方案由Agent产生，JEMM负责选。

当这种决策在一个任务里被重复几十次甚至上百次时，速度优势也会被进一步放大。

对于Agent来说，准确率是一方面，延迟同样重要。

毕竟Agent不是只做一次判断。

一个完整任务可能需要连续调用几十次决策模型，如果每次都需要等待较长时间，最终用户感受到的就是整个Agent“反应很慢”。

项目方针对5种文字请求配置对JEMM和Jev进行了延迟测试。

结果显示，JEMM在5种配置下的延迟都低于Jev。单题中位数延迟约为0.3秒，汇总延迟下降31.2%。

这也是JEMM比较有意思的地方。

它并不是简单地拿一个更大的模型去换准确率，而是在模型规模、专项训练和决策任务之间做取舍，让模型专门处理Agent需要的大量小判断。

如果一个Agent需要持续调用决策模型，这种优化可能比单次推理速度提升更有价值。

03

开放权重，

怎么把JEMM接进Agent？

JEMM采用Apache-2.0开源协议，官方提供了直接启动服务的方式。

先安装并启动：

python -m jemm.serve --adapter MaestroYan/JEMM --port 8790

启动后，Agent可以通过/v1/systemone调用JEMM。

调用逻辑其实很简单：

Agent给出当前状态 → 提供候选工具/动作 → JEMM选择、判断或评分 → 把结果返回给Agent。

例如用户问“明天巴黎会不会下雨”，Agent可以把天气查询、航班搜索和“不调用工具”作为候选项交给JEMM：

}

JEMM返回决策结果后，Agent再根据结果调用对应工具。

除了choice，还支持noul判断和score评分；如果是网页Agent，还可以额外传入最多4张截图。

因此，JEMM在整个Agent里的位置很明确：

任务 → 候选动作 → JEMM决策 → 工具执行 → 返回结果

而不是让JEMM负责整个任务的推理和执行。

这也是它比较适合接入现有Agent框架的地方：把高频的选择、判断和评分单独拿出来，用一个专门的决策模型处理。

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