Jev模型性能下降主因是系统链路偏差或瓶颈，需区分速度、质量、成本三类问题：state膨胀致延迟激增；缓存命中率与网关429率同步下滑暴露缓存/网关衰减；流量结构漂移引发计算路径失衡；资源碎片化等隐式瓶颈需通过定时重启验证。
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Jev模型长时间运行后性能下降，通常不是模型“老化”或参数退化，而是系统链路中多个环节随时间累积出现的偏差或瓶颈。关键要区分是速度下降（响应变慢、超时增多）、质量下降（判断不准、改判率上升），还是成本异常（state膨胀、token消耗激增）。三类问题诱因不同，排查路径也不同。
看state字段是否持续膨胀
Jev虽不生成文本，但输入中的state字段会携带上下文状态（如历史决策、缓存键、路由标记等）。若业务逻辑未做清理或压缩，state可能随运行时间线性增长——比如每轮追加一段日志、未截断长文本、或嵌套结构不断加深。一旦state字符数突破千级，本地推理耗时可能从70ms跳到3秒以上。检查方式：抽样打印最近100次请求的state长度，观察是否有明显爬升趋势；修复动作是启用自动截断、JSON扁平化或定期重置state。
查缓存与网关状态是否衰减
Jev依赖高命中率缓存来维持低延迟，但缓存失效策略若设置不当（如TTL过长+无主动驱逐），容易积压大量冷key，导致缓存命中率从95%跌至60%以下。同时，网关层可能因长连接复用不足、连接池泄漏，或限流阈值被误调，在持续运行数小时后触发429频次上升。建议监控两项指标：cache_hit_ratio 和 429_rate_5m，若二者同步下滑，优先检查缓存配置与网关健康度。
核对流量结构是否发生漂移
刚上线时流量可能集中在少数几个稳定业务场景，但运行几天后，新接入渠道、灰度AB测试、或第三方调用方变更输入格式，都会悄悄改变请求分布。例如，原本90%是“选择题”类型，现在突然混入大量“打分题+长描述”，而打分题默认触发更重的校准计算路径。此时p95延迟上扬、灰区占比升高，但模型本身没变——问题出在输入混合比例失衡。可通过统计各question_type和input_length_bucket的小时级分布来确认。
确认是否触发隐式资源瓶颈
长时间运行还可能暴露基础设施层问题：GPU显存碎片化（尤其多实例共用卡时）、CPU上下文切换飙升、或KV Cache未及时释放导致内存缓慢泄漏。这类问题不会立刻报错，但表现为延迟逐步抬升、偶发OOM或超时抖动加剧。最直接验证方式是定时重启服务实例——如果重启后性能立刻恢复，基本可锁定为资源侧长期积累型瓶颈。
