APUS 開源國內首批Jev跨平臺復現：國產模型實現秒級決策
9月19日，中國人工智能企業APUS旗下 AI 實驗室公佈了全球最早一批針對Jev的獨立開源復現成果 9月19日，中國人工智能企業APUS（麒麟合盛網絡技術股份有限公司）旗下 AI 實驗室公佈了全球最早一批針對Jev的獨立開源復現成果，幷包裝成了開箱即用的Agent Skill fast-browser-use，支持純本地模型離線執行。該項目支持macOS、Linux、Windows三大主流桌面與服務器操作系統，既可以在GPU服務器上運行，也可以在沒有GPU的Mac和PC上運行。全部代碼以MIT協議向全球開發者開放。什麼是Jev與”決策模型”？
Jev之名取自19世紀經濟學家傑文斯（Jevons），暗合”傑文斯悖論”：智能使用成本的暴跌，將帶來智能用量的暴漲。該模型面向智能體（Agent）運行中最高頻的一類需求，即分類、選擇、評分、真偽判斷，直接返回類型化答案與置信概率，而非逐字生成文本。業內認為，這一路線驗證了Agent架構的”快慢分工”：昂貴的大模型負責規劃等”慢思考”，高頻、原子化的”快判斷”交給輕量決策模型完成。負責組裝與調度這套分工的工程層，在業界被稱為Harness。APUS復現了什麼？APUS完整實現了Jev底層決策範式，並將其完整落地於最具代表性的瀏覽器自動化（Browser-use）場景。
APUS基於Jev公開文檔展示的輸入範式與評估邏輯，分析出了其“跳過自迴歸解碼、隱狀態直接打分”的核心邏輯。在開源項目中，APUS復現了單Token Logits快速決策，跳過自迴歸解碼的過程，實現了Jev KV-Cache廣播與併發批量評估的工作機制。在瀏覽器自動化場景中，fast-browser-use將頁面上真實可見、可交互的元素整理為帶編號的候選動作集合，由本地運行的Qwen3.5-9B模型通過單次前向計算直接完成”點哪裡、選哪個”的決策，從機制上消除了模型生成錯誤選擇器或格式幻覺的可能。
APUS公佈的實測數據顯示：在一臺Apple M2 Pro消費級筆記本上，智能體依靠本地模型推理，全程離線完成真實維基百科檢索任務的中位耗時約18秒，表單填報、站內導航等任務耗時僅3秒左右，單任務模型打分次數僅4次，全程零雲端調用、零API費用，用戶數據不出本機。APUS AI實驗室表示，本次開源復現有三重意義：其一，驗證了”用模型做Harness”這一技術路線在工程上的可行性；其二，證明在閉源API之外，開源權重加端側算力同樣能夠支撐該範式，且數據全程留在本機，滿足政企與金融場景對數據安全的要求；其三，為行業提供了一份數據透明、代碼可複核的獨立驗證參考。
此前，Jev的性能數據均來自TypeSafe官方自測。據介紹，fast-browser-use已封裝為標準Agent Skill，開發者可通過一行命令將其接入Claude Code、Codex、OpenCode等主流編程智能體。APUS AI實驗室還表示，後續將圍繞桌面GUI操作、本地操作系統交互等場景持續開源新的Skill。公開資料顯示，APUS成立於2014年，旗下AI產品與服務覆蓋全球200多個國家和地區的24億用戶，2026年7月發佈全新品牌定位”全球化AI Agent生態構建者”，其核心技術路線為”追逐最先進的LLM技術，跳出單純的模型比拼，深耕落地應用，聚焦真實行業價值產出”。
未來，APUS將持續以自研大模型為底座，聚焦AI Agent核心技術創新，構建覆蓋金融風控、情報分析、內容創作、醫療等場景的Agent產品矩陣。項目地址：https://github.com/APUS-AI-Lab/fast-browser-use
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