Laya 开源决策模型 vs 闭源 Jev：421M 本地模型 3 天掀翻云端选手，PanelAI 一键部署实测教程

这两周 AI 圈突然冒出了一个叫 Jev 的决策模型，热度很高。它是 TypeSafe AI 推出的 System One 模型，不生成文本，只做结构化决策（Choice / Score / Noul），响应大概 70–500 毫秒，闭源，按 Token 计费，定位是云端高频决策引擎。

结果三天后，开源选手 Laya 直接“掀桌子”。

Laya 是什么？
Laya 是 Convai Innovations 开源的 System One 决策模型（Apache 2.0），参数量约 421M，可本地运行。它同样不生成文字，一次前向就能输出带校准概率的结构化决策，单次决策延迟可做到几十毫秒级别，实测能支撑 60FPS 级别的实时决策场景。

实测对比（视频演示）

• 左边 Laya（本地），右边 Jev（云端）
• 游戏场景中 Jev 已经 Game Over，Laya 还在继续玩
• 本地调用响应明显更快，云端则有网络延迟
• 数据流向：Laya 本地闭环，Jev 数据上行

简单对比表：

如何用 PanelAI 一键部署 Laya？
很多博主只展示效果，不讲部署。用 PanelAI 可以把这件事简化成几步：

1. 打开 PanelAI，进入应用市场
2. 搜索 Laya 或向下滚动找到它
3. 点击「一键部署」，选择节点并确认安装
4. 安装完成后在「已安装」里找到 Laya，点击「运营」打开
5. 复制页面上的 API 地址（完整网址）
6. 把地址粘贴到你的 Demo 或调用工具里，保存并应用，即可看到在线状态

注意：

• 默认需要把服务器网络环境打通。Laya 项目包含较大模型文件，免费镜像加速容易抖动导致安装失败，建议先确保网络通畅再安装。
• 本机或局域网部署会更快，公司服务器部署会有一点延迟，但仍能达到 70–80 的流畅度。
• 纯 Laya 决策时如果没有额外处理（比如撞墙逻辑），效果会显得不够“智能”，实际它主要负责上下左右等决策输出。

接入方式
任何支持该 API 请求地址的程序都可以接入，接入后就能让 Laya 帮你做实时决策。PanelAI 里还有很多模型、插件、技能支持一键下载安装，部署完后在资源授权里勾选对应模型即可让项目跑本地模型。

想自己试部署的，直接装个 PanelAI，按上面步骤操作即可。演示工具需要的话也可以找原视频作者要。

点个赞支持一下，我们下个视频再见。