Fast Browser Use: local Qwen3.5 handles browser actions as multiple-choice picks
APUS team brings the Browser Use plus Jev approach to local inference: it scans the page and numbers visible clickable elements as A/B/C options, so the model only picks choices instead of writing selectors; the 9B quantized version runs on a 16GB Mac and finds a Wikipedia entry in about 4 seconds.

不久前,Browser Use 将接 Jev 接入 Agent 操作浏览器,这次 APUS 团队更进一步,用开源的 Qwen3.5 把这套思路搬到了本地。 项目叫 Fast Browser Use,先扫一遍页面,只挑出当前看得见、点得动的按钮和输入框,编成 A、B、C 这样的选项。 模型只做选择题,不写选择器代码,也就编不出不存在的元素,只有往输入框里打字时才真正生成文字。 README 里给了实测,从维基百科首页找到 Python 词条并打开,9B 模型中位 4 秒左右,填完一张设置表单 2.5 秒。 GitHub:http://github.com/APUS-AI-Lab/fast-browser-use 全程在本机推理,不调任何云端接口,页面内容也不外传。M 系列芯片的 Mac 有 16GB 内存就能跑 9B 的量化版,模型文件大约 6GB。 装好后在 Claude Code、Codex 里直接调用,大模型负责想清楚要干什么,它负责快速点完,这种分工我觉得挺合理。