Hur Handoff navigerar webbplatser utan API:er

Handoff är inte beroende av officiella API:er. För varje uppgift skapar den en dedikerad virtuell dator – med egen webbläsare, filsystem och terminal – och interagerar med webbplatser på samma sätt som en människa skulle göra . Den tolkar sidans struktur och visuella ledtrådar för att avgöra var den ska klicka, vad den ska skriva och när den ska scrolla. Detta gör att den kan användas på webbplatser som saknar publika automatiserings API:er, inklusive Target, Walmart, OpenTable, DoorDash, United, Delta och LinkedIn .

Vilka uppgifter kan Handoff automatisera?

Enligt Hark hanterar Handoff en rad flerstegsarbetsflöden online :

• Beställa mat (t.ex. via DoorDash)
• Boka resor (t.ex. flyg med United, Delta)
• Handla (t.ex. på Target, Walmart)
• Restaurangbokningar (t.ex. via OpenTable)
• Meddelanden och rekrytering (t.ex. på LinkedIn)
• Efterforskning, deklarera skatt och andra formulärtunga uppgifter

Arkitektur: förutsäger nästa handling, inte nästa token

Hark har medvetet frångått den vanliga LLM-paradigmen. Istället för att förutsäga nästa ord i en textsekvens, är Handoffs modell konstruerad för att förutsäga nästa grafiska gränssnittshandling – ett klick, en scroll eller en tangentbordsinmatning på en specifik skärmposition . Den nuvarande versionen använder en eftertränad modell (finjusterad på en befintlig bas), med planer på att övergå till förträning från grunden senare under 2026 . Hark uppger att detta tillvägagångssätt gör att de kan iterera snabbare på datapipelines och träningsmetoder innan de genomför en full förträningskörning .

Prestanda på riktmärket: 97,7 på OM2W

Hark hävdar att Handoff uppnått det högsta resultatet hittills på Online-Mind2Web (OM2W)-riktmärket, en branschstandard som utvärderas av människor för AI-prestanda i webbläsare . De rapporterade resultaten är:

• Hark Handoff: 97,7
• GPT-5.5: 92,8
• Opus 4.8: 84,1
• Gemini 2.5 Pro: 69,0

Priset anges till 0,18 dollar per miljon inmatningstoken och 2,37 dollar per miljon utmatningstoken – mindre än en tiondel av kostnaden för GPT-5.5 (5 dollar in / 30 dollar ut) . Hark hävdar att Handoff både är snabbare och dramatiskt billigare än banbrytande modeller från OpenAI, Anthropic och Google för webbuppgifter . Detta är dock företagets egna påståenden baserade på ett tredjepartsriktmärke; oberoende verifiering av verkliga slutförandegrader och kostnadsjämförelser finns ännu inte tillgänglig.

Aktuell status

I augusti 2026 befinner sig Handoff i en sluten forskningsförhandsvisning. Användare kan registrera sig på en väntelista via Harks webbplats. En fullständig offentlig lansering förväntas ske i slutet av sommaren 2026 . Teknikstacken är fortfarande under utveckling: modellen är eftertränad för närvarande, med förträning planerad före årsskiftet .

Hur Handoff navigerar webbplatser utan API:er

Handoff är inte beroende av officiella API:er. För varje uppgift skapar den en dedikerad virtuell dator – med egen webbläsare, filsystem och terminal – och interagerar med webbplatser på samma sätt som en människa skulle göra . Den tolkar sidans struktur och visuella ledtrådar för att avgöra var den ska klicka, vad den ska skriva och när den ska scrolla. Detta gör att den kan användas på webbplatser som saknar publika automatiserings API:er, inklusive Target, Walmart, OpenTable, DoorDash, United, Delta och LinkedIn .

Vilka uppgifter kan Handoff automatisera?

Enligt Hark hanterar Handoff en rad flerstegsarbetsflöden online :

• Beställa mat (t.ex. via DoorDash)
• Boka resor (t.ex. flyg med United, Delta)
• Handla (t.ex. på Target, Walmart)
• Restaurangbokningar (t.ex. via OpenTable)
• Meddelanden och rekrytering (t.ex. på LinkedIn)
• Efterforskning, deklarera skatt och andra formulärtunga uppgifter

Arkitektur: förutsäger nästa handling, inte nästa token

Hark har medvetet frångått den vanliga LLM-paradigmen. Istället för att förutsäga nästa ord i en textsekvens, är Handoffs modell konstruerad för att förutsäga nästa grafiska gränssnittshandling – ett klick, en scroll eller en tangentbordsinmatning på en specifik skärmposition . Den nuvarande versionen använder en eftertränad modell (finjusterad på en befintlig bas), med planer på att övergå till förträning från grunden senare under 2026 . Hark uppger att detta tillvägagångssätt gör att de kan iterera snabbare på datapipelines och träningsmetoder innan de genomför en full förträningskörning .

Prestanda på riktmärket: 97,7 på OM2W

Hark hävdar att Handoff uppnått det högsta resultatet hittills på Online-Mind2Web (OM2W)-riktmärket, en branschstandard som utvärderas av människor för AI-prestanda i webbläsare . De rapporterade resultaten är:

• Hark Handoff: 97,7
• GPT-5.5: 92,8
• Opus 4.8: 84,1
• Gemini 2.5 Pro: 69,0

Priset anges till 0,18 dollar per miljon inmatningstoken och 2,37 dollar per miljon utmatningstoken – mindre än en tiondel av kostnaden för GPT-5.5 (5 dollar in / 30 dollar ut) . Hark hävdar att Handoff både är snabbare och dramatiskt billigare än banbrytande modeller från OpenAI, Anthropic och Google för webbuppgifter . Detta är dock företagets egna påståenden baserade på ett tredjepartsriktmärke; oberoende verifiering av verkliga slutförandegrader och kostnadsjämförelser finns ännu inte tillgänglig.

Aktuell status

I augusti 2026 befinner sig Handoff i en sluten forskningsförhandsvisning. Användare kan registrera sig på en väntelista via Harks webbplats. En fullständig offentlig lansering förväntas ske i slutet av sommaren 2026 . Teknikstacken är fortfarande under utveckling: modellen är eftertränad för närvarande, med förträning planerad före årsskiftet .