JEV-9B 交互架构图Qwen3.5-9B 混合主干 · 8.95B 参数 · Q6_K GGUF + 两个外挂块
点任意模块看它的形状 / 参数量 / 原理 / 对应 GGUF 张量名；切到 System 1 或 System 2 看路径差异；底部是真机实测的三组决策概率。
实测 = 本机 RTX A3000×2 上 llama.cpp b9769 真跑出来的
卡片 = 模型卡自述
推算 = 由张量形状算出
当前高亮的模块属于所选模式；非本模式的模块会变暗。点模块点层 看细节。
主干：32 层 × 混合注意力
第 3/7/11…31 层是全注意力（每 4 层一次），其余 24 层是线性注意力（Gated DeltaNet）。点任意层看该层的全部张量。
线性注意力层 ×24
全注意力层 ×8
选中
走一遍：一次决策的 12 步
每一节点亮管线里对应的模块，并显示形状流动。数据全部来自真机的一次选择判定（SKU 补货场景，4 选项）。
实测：四种"读概率"方式的差别
同一道题、同一份 GGUF，只是接不同的东西。竖线 = 模型卡公布的值。
拖动看校准的影响（用 p’ ∝ p^(T_fit/T) 精确重算）