这两天社交媒体里全在刷屏 Jev 模型，趁着周末特意恶补了一下它的基础知识。
这款模型与传统生成式大模型最大的不同在于：Jev 完完全全不生成任何文本，它只专注于提供毫秒级、超低成本的结构化决策。
比如在一众选项中进行选择、评分，或者判断，类似这样的场景 Jev 模型都有其用武之地。
所以在了解完这款模型的基础知识之后，再结合自己的工作场景，我觉得这款模型在 SEO 上的应用范围也非常广。
这里拿几个非常简单的场景举例。
我们在做外链调研的时候，通常会把竞品的外链数据全部下载下来进行筛选，目的就是找到那几个真正值得做外链的地方。
以往这种过程，我们需要逐个链接打开去看，去判断对方的内容质量是否符合我们的要求。
那现在有这款模型的能力加持，我觉得就可以提前把标准定义好，再把数据喂给 Jev 模型让其提供对应的价值判断。
除了外链线索发现这个场景之外，关键词调研、竞品调研等场景也有非常多的应用角度。
比如谷歌搜索框的关键词下拉建议，这就是一个比较不错的能够实时获取第一手数据的地方。
可以直接写一个脚本，然后把某一个种子词的所有关键词建议都抓取下来（一个种子词能抓取上千条建议）。
但抓取完的数据需要清洗，这个过程自然就涉及关键词的质量判断，毕竟这些关键词建议里面也有不少脏数据。
那有了这款模型的能力加持，后续便可以将这种关键词质量判断的流程全部交给这款模型来做，因为它就是专门做这件事的。
竞争对手的调研也是一样的道理，我们只需要梳理出自己的标准，然后把自己的标准给到模型让其判断一系列竞争对手是否符合要求。
反正一句话总结起来就是：后续只要涉及判断、选择、评级等工作内容，都是可以将其交给 Jev 去做的。
目前我也只是了解了这款模型的一些基础运行原理，注册了账号并简单试用了，并没有在自己的工作流程中大规模使用这款模型（还想着后续看看别人是怎么做的）。
但我觉得这款模型应该是一个挺不错的趋势，毕竟它的速度快，且足够经济。
像我今天上午在 Computer Use 这款插件的帮助下做网站的内链建设，把 13 条链接的锚文本关键词切分完，并梳理出对应的依赖关系。
就这么一个简单的工作，便把整个账户的“5 小时额度”消耗完了，然后整个中午就一直在等着额度重置。
有兴趣的朋友可以关注一下这款模型，关注一下这款模型在自己工作领域中的最佳实践。
