Browser Use + Jevで超高速ブラウザエージェント
Gregor Zunic氏がBrowser UseとJevを組み合わせたオープンソースのブラウザエージェントを公開。フライト検索が7秒・0.0039ドルで完了し、ステップごとの新アクション空間、DOM状態空間、小型LLMフォールバックを採用。
JevがWebMCPベンチマークで100%のタスク完了を達成
JevとMercury 2.5がWebMCPを使用し、ベンチマークで100%のタスクを解決。コード実行を伴うコンピュータ使用のGPT-6 Astraと比較してモデルコストが約112倍低い。
We just ran Jev on our WebMCP benchmark. The result: basically broke the benchmark. Jev + Mercury 2.5 (a fast, low-cost LLM) using WebMCP solved 100% of the tasks at roughly 112× lower model cost than GPT-6 Astra using computer use with code execution. Compared to Astra using
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カスタムJevスタイルモデルでエージェントシステムのトークン効率を向上
Scott Williams氏は、カスタムJevスタイルモデル（並列制約デコーディング）が企業の既存エージェントシステムのトークン効率を高め、富裕層を生むと予測。
JEVモデルの再現速度が話題に
ユーザーはJEVモデルが各動作やコマンドを極めて高速に再現することに感嘆し、ボットがより賢くなると述べている。
