APUS开源国内首批Jev跨平台复现，本地模型实现秒级决策

9月19日，中国人工智能企业APUS旗下AI实验室公布了全球最早一批针对Jev的独立开源复现成果，并封装为开箱即用的Agent Skill fast-browser-use，支持纯本地模型离线执行。项目支持macOS、Linux、Windows三大主流桌面与服务器操作系统，既可在GPU服务器运行，也可在没有GPU的Mac和PC上运行，全部代码以MIT协议向全球开发者开放。

Jev之名取自19世纪经济学家杰文斯，暗合“杰文斯悖论”：智能使用成本的暴跌将带来智能用量的暴涨。该模型面向智能体运行中最高频的分类、选择、评分、真伪判断等需求，直接返回类型化答案与置信概率，而非逐字生成文本。业内认为，这一路线验证了Agent架构的“快慢分工”：昂贵的大模型负责规划等“慢思考”，高频、原子化的“快判断”交给轻量决策模型完成。

APUS完整实现了Jev底层决策范式，并落地于浏览器自动化场景。fast-browser-use将页面上真实可见、可交互的元素整理为带编号的候选动作集合，由本地运行的Qwen3.5-9B模型通过单次前向计算直接完成“点哪里、选哪个”的决策，从机制上消除生成错误选择器或格式幻觉的可能。实测数据显示，在一台Apple M2 Pro消费级笔记本上，智能体依靠本地模型推理，全程离线完成真实维基百科检索任务的中位耗时约18秒，表单填报、站内导航等任务耗时仅3秒左右，单任务模型打分次数仅4次，全程零云端调用、零API费用。

APUS AI实验室表示，本次开源复现有三重意义：验证“用模型做Harness”技术路线的工程可行性；证明开源权重加端侧算力同样能支撑该范式，且数据全程留在本机，满足政企与金融场景的数据安全要求；为行业提供数据透明、代码可复核的独立验证参考。fast-browser-use已封装为标准Agent Skill，开发者可通过一行命令接入Claude Code、Codex、OpenCode等主流编程智能体。