将大语言模型用于结构化判定任务时，生成式输出会带来额外的解析成本。本文依据 Unsloth 官方文档与基准数据，梳理决策模型的机制要点：模型不生成文本，而是通过附加的决策头（decision head）读取各问题与选项位置上的表示，直接给出选项概率分布，单次前向即可回答多个问题。文中同时整理官方基准在准确率、显存占用与训练时长上的结果，概率校准（calibration）与模型持久化的接口，推理、评测与部署环节的工程约束，并说明该方案的适用范围与 GPU 依赖等限制。

Agent 运行时的多数判断，如路由、重试、证据是否支持某个结论，都能表达成一条 if，而生成式模型的输出需要软件再解析回结构化取值。SemIf 是独立开发者用冻结开放小模型复现 Jev 接口模式的开源项目，不采样答案 token，一次前向直接读取已声明选项的 logits。作者在单张 RTX 3090 上测得，21 个二元判断直接读取耗时 1.023 秒，自回归生成紧凑 JSON 数组耗时 5.332 秒；102 行可对齐子集的一致率为 0.845，官方数字为 0.883。