时间序列任务既要求预测精度，又需要快速决策。近年来大模型推出了直接输出答案及其概率的决策导向模型，本文称其为结构化 System 1 模型。它们在时间序列任务中的适用性尚未系统评估。本文以 Jev 1.13.0 为案例，分别在时间序列分类、事件类型预测、油温走向和股票走势预测四类任务上进行实验。为匹配模型接口，将连续预测目标离散化为二元或多元决策。统一采用准确率和 AUC 作为评估指标，构建了跨任务的评估框架。实验结果显示，模型在显式时间模式和事件类型预测上表现突出，但在多数数值序列分类和股票走势预测上接近随机水平。部分数据集还暴露出排序质量与最终决策准确率之间的差距。上述现象提示需要在时间表示、领域适配以及决策分数对齐方面进一步改进。本文还提供了标准化的样本构造、模型调用和结果记录流程，便于后续模型的横向比较。
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