Ollama 0.35新增Jev风格决策模型支持，本地高速完成分类与审核任务

Ollama 官宣新增对 TypeSafe Jev 风格决策模型的支持，从 Ollama 0.35 版本起可用，为本地AI决策场景带来重大升级。新版本开放 /v1/systemone 接口，传入文本状态与一组预设命名问题，单次请求就能返回带类型的结构化结果，非常适合客户工单分类、模型路由、内容安全审核这类任务，全部在本地设备运算，不存在网络延迟。

Ollama给出基准数据：9B规格模型在M5 Max处理器本地运行，单次决策平均仅91毫秒。平台首批上线三款决策模型：nimble、tev1、tev1:0.8b，分别适配不同硬件算力条件。返回结果除最终决策外，附带概率、置信度分值，方便开发者掌握模型判断确定性，在生产环境中做后续业务逻辑处理。

集成方式支持curl调用，或是TypeSafe官方Python SDK。部署流程简单：升级Ollama到最新版，拉取nimble这类决策模型，配置SDK对应的环境变量即可。
现阶段主打本地离线推理；Ollama同时透露，后续还会在其云服务上架更多决策模型。

要点总结

1. 版本：Ollama 0.35开始支持Jev风格决策模型，新增/v1/systemone端点；
2. 能力：单次请求输出带类型决策结果，附带概率与置信度，适合分类、路由、安全审核；
3. 性能：9B模型在M5 Max本地推理，单次决策平均91ms；提供nimble、tev1、tev1:0.8b三款模型；
4. 接入：curl或TypeSafe Python SDK；当前主打本地运行，后续云版本规划中。