#人工智能# OpenAI 面向企业预览 GPT-5.6 Sol UltraFast 超快模式，运行速度是标准模式的 14 倍，每秒最多可以生成 750tokens。 OpenAI 称超快模式适合实时或接近生产环境的工作负载，例如实时语音、支持、商务、开发智能体、金融研究和安全响应等。 查看全文：

OpenAI推出由Cerebras提供算力支持的Ultrafast，生成速度最高可达每秒750个token，面向实时语音、客户支持、电商、编程与设计、金融研究和安全响应等企业场景。

Browser Use 团队基于最近爆火的 Jev 模型做了个 jev-ultrafast，主打就是快，已经狂揽了 19000+ Star。 官方给的演示案例里，在 Google Flights 上搜苏黎世飞伦敦的航班只用了 7.1 秒。 它把页面上能点的按钮、输入框编成一张带编号的表，Jev 一次请求就同时决定做什么动作、点哪一个元素。 只有需要往框里打字时，才叫一个小模型生成文字。默认流程里也不截图，全靠读页面结构。 GitHub： 作者拿新旧两版各跑了三轮同一个任务，耗时中位数从 9.45 秒降到 7.09 秒，跟浏览器的通信次数从 1092 次降到 101 次。 模型的输出不会直接变成点击坐标或者脚本，只能从页面上真实存在的元素里挑，这个设计挺让人放心。 核心代码就 6 个文件，想弄明白浏览器 Agent 到底怎么跑起来的，感兴趣的开发者可以看看。

最近Jev爆火，拿到 Jev API 还不知道怎么玩的，可以按这个清单抄。 1. jev-ultrafast Browser Use 做的高速浏览器 Agent。Jev 每一步只判断「做什么、点哪个元素」，要打字才叫小模型。Google Flights 搜一次航班大约 7 秒。 2. fast-jev-compaction 给 Claude Code 做上下文压缩。每次工具调用先让 Jev 判断还有没有用，没用的删掉，留下来的原文不重写。 3. json-render Vercel Labs 的生成式 UI 框架。实验里 Jev 不逐 token 写 JSON，只负责选组件、属性和布局。 4. typesafe-mcp 最适合刚拿到 API 的人。把 Jev 接进 Claude Code、Claude Desktop、Codex 和 Pi，随时做 Choice / Score / Noul。 5. jev-mcp 现成的 Agent 判断工具箱：事实核验、内容筛查、语义排序、分类和信息提取。 6. SemDecide 把 Jev 做成命令行。Shell 里直接分类、打分、过滤，适合接爬虫、CI 和数据流水线。 7. jev-codex-router 先让 Jev 判断这一轮编程任务有多难，再决定模型档位、推理深度和速度模式。 8. Winnow 给 Claude Code 做上下文垃圾回收。Read / Bash / Grep 吐一大堆时，Jev 先判断哪些真和当前任务有关。 9. jev-review 代码审查前先过一遍 Jev，把高风险改动挑出来，再交给更贵的大模型或人。带本地看板。 10. Blink 把 Jev 当代码库导航器。每走到一层目录，就判断哪些文件和当前问题最相关，再继续往下找。 11. agent-desktop 桌面自动化。读系统无障碍树，判断下一步该点哪个按钮、菜单或输入框。 12. typesafe-mario 让 Jev 玩《超级马里奥》。不看截图，直接读模拟器 RAM 里的结构化状态，再决定跑、跳、躲。 13. jev-drone 拿 Jev 控无人机。底层飞控继续负责稳定和安全，Jev 只做爬升、刹车、穿越障碍这类上层判断。 14. OneVOneJev 浏览器里的 1v1 FPS。每个决策 tick 都要判断走位、视角、瞄准、开火和跳跃。 15. jev-trader Monad 测试网上做高频做市。Jev 根据价差和成交方向判断下一步买还是卖，模型延迟大约 81ms。 16. Prism 不直接让 Jev 下单。它判断 toxic flow、市场压力、均值回归之类的状态，再交给原来的策略。 17. neo4jev 把 Jev 塞进知识图谱。每走到一个节点，判断下一条最值得走的边，再一路找下去。 18. jev-curate 拿 Jev 筛训练数据。JSONL / Parquet 先做质量、相关性和风险判断，再决定哪些进后面的训练。 19. Canny 防 Coding Agent 嘴硬说自己做完了。看工具输出、代码 diff 和测试结果，再判断完成声明靠不靠谱。 20. killmyidea 输入一个创业点子，Jev 从多个维度打分，最后给你 KILL、FIX 或 SHIP。

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