Jeff v1.2：0.8B System 1 放在 27B 前面，准确率 86.6%→95.3%、快 38 倍
社区项目 Jeff 10 月 1 日发布 v1.2。它是一只 0.8B 的开源 System 1 模型，用途是在你已有的 27B 前面先答一次：按你定义好的选项返回每个选项的校准概率，几十毫秒一次，跑在自己的机器上；一个底座配多个可热换的 LoRA 适配器，请求里按名字选适配器。v1.2 的更新是「更干净的底座 + 九个常用适配器 + 客户端」，官方称长期支持版 v1.3 约 36 小时后发布，正式适配器随后在 v1.3 上重训。
官方给出的收益是在 Apple M4 Max 上、同一批测试行、八个适配器的均值：单独用 Qwen3.8-27B 时准确率 86.6%、每次决策 8.1 秒、错答率 13.4%、内存 28.6GB；改成「Jeff 先答、只在它没把握时才交给 27B」之后，准确率 95.3%、每次 0.25 秒（快 38 倍）、错答率 4.7%，九个适配器全部加载只多占 1.96GB。
v1.2 还补了三件工程上的事：在 vLLM 服务上加了 HTTP 接口（POST /v1/decide，文本与图像都收）；单个选择题最多 256 个选项且不需重训，CLINC150 的 150 个意图零样本 89.5%，每个选项再加一行「什么时候用它」的说明后 93.8%；提示最长 256K token——把关键句随机埋在最多 250K token 的文本里，测试的每个长度都是 20/20 全对。
原文链接：Jeff 官方站点与 GitHub
核验记录
定日依据两个官方时间戳互证：GitHub release v1.2 的 published_at = 2026-10-01T12:03:51Z，README 正文写明「Community preview: Jeff v1.2 and nine adapters (1 October 2026)」；权重侧 HF 组织 mstrasser 下九个适配器仓的 createdAt 集中在 2026-10-01T12:12–12:14Z（同批未满 3 分钟），另 reference app 与 jeffhub.ai 站点只写「Community preview」无可见日期。事实取自 GitHub release v1.2 正文与仓库 README 正文：86.6%→95.3%、8.1 秒→0.25 秒（38×）、错答 13.4%→4.7%、内存 28.6GB→+1.96GB（M4 Max、八个适配器均值）；POST /v1/decide、256 选项、CLINC150 89.5%/93.8%、256K 提示 20/20。⚠ 这是社区个人项目（firelex），全部数字为作者自测，无第三方复现；README 明确 v1.3 尚未发布，适配器需随底座重训。配图 jeffhub.ai PNG：裸请求与带站内 Referer 各一次均 200 / 205,649 字节，file 校验为真实 PNG（1200×630）。