满贯捕鱼是怎样玩的游戏

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满贯捕鱼是怎样玩的游戏

GELab-Zero团队投稿量子位 | 公众号 QbitAI

首次将GUI Agent模型与完整配套基建同步开放，支持手搓党一键部署！

这就是阶跃星辰刚刚开源的GELab-Zero。

其中4B版本的GUI Agent模型在手机端、电脑端等多个GUI榜单上全面刷新同尺寸模型性能纪录，取得SOTA成绩。

随着AI在手机等消费终端的普及，Mobile Agent正从“能不能用”迈向“能否规模化落地”。

GUI Agent是执行能力最强的形态之一。它基于视觉理解即可适配几乎所有App，无需厂商额外改造，接入成本极低。

此外，阶跃还同步开源了基于真实业务场景的自建评测标准AndroidDaily，以期推动GUI领域模型评测向消费级、规模化应用发展。

同尺寸性能 SOTA，端到端、轻量化、速度快

要知道，让GUI Agent在不同品牌与系统版本的设备上顺畅运行并不轻松。

移动生态的高度碎片化让开发者需处理多设备ADB连接、依赖安装、权限配置、推理服务部署、任务编排与回放等繁琐流程，工程成本高昂，精力难以聚焦在策略创新与体验设计上。

要推动移动端Agent真正规模化，必须首先降低开发与使用门槛，让开发者专注于创造价值，而非重复搭建底层设施。

基于此，阶跃开源了GELab-Zero。

它主要包含三部分：

一个能在本地运行的GUI Agent模型GELab-Zero-4B-preview即插即用的完整推理工程基建，解决所有脏活累活基于真实业务场景的自建评测标准AndroidDaily

研究团队在ScreenSpot、OSWorld、MMBench、Android World多个开源基准测试上对GELab-Zero-4B-preview模型进行了全面评估。

这些基准测试涵盖了GUI理解、定位、交互等多个维度。

从测试结果可以看出，GELab-Zero-4B-preview在多项开源基准测试中超越其他主流模型，拿下同尺寸SOTA。

值得一提的是，GELab-Zero-4B-preview的表现还超越了参数量更大的GUI-Owl-32B等模型，性能更优，也更易部署。

来看一下研究团队给出的示例场景。

复杂任务

场景1：在外卖平台同时采购跨品类、不同规格和数量的商品。

Prompt：去饿了么离我最近的盒马鲜生购买：红颜草莓300g、秘鲁比安卡蓝莓125g（果径18mm）、当季新鲜黄心土豆500g、粉糯贝贝南瓜750g、盒马大颗粒虾滑、2瓶盒马纯黑豆豆浆300ml、小王子夏威夷果可可脆120g、盒马菠菜面、盒马五香牛肉、5袋好欢螺柳州螺狮粉（加辣加臭）400g、m&m’s牛奶巧克力豆100g

可以看到，模型精准识别了物品信息，并顺畅地完成了多步骤、重复性的购买操作。

场景2：在企业福利APP中领取餐券。

Prompt：打开给到App，在我的，下滑寻找，员工权益-奋斗食代，帮我领劵。

上述示例展示了GELab-Zero-4B-preview执行的能力和范围具有很强的泛化性，无论在国民级APP还是小众产品平台，都可以顺利完成任务。

模糊指令

场景1：在某个视频平台上播放指定演员的经典作品。

Prompt：在腾讯视频上找一部成龙的经典动作片播放。

接到指令后，GELab-Zero-4B-preview自主拆解“经典”这一需求，确定执行标准。

过程中，模型先打开腾讯视频，识别并关闭了弹窗，搜索“成龙”后在电影类目中选择了页面上成龙评分最高的代表作播放。

场景2：找一个周末能带孩子玩的地方。

Prompt：帮我找个周末能带孩子去玩的地方。

接到指令后，模型首先在内容平台搜索“北京周末带娃”，然后自主判断衡量标准后为用户推荐北京园博园“顽酷奇遇”，并为用户提炼出该地点的亮点——“有巨型装置卡通，亲子活动丰富”。

可以看到，GELab-Zero-4B-preview模型能够很好地执行复杂任务和模糊指令，不仅可以准确、流畅地执行涉及到多步骤、多主体、重复操作的任务，也能对“好看”“适合玩的”“经典”等偏笼统和主观性的指令进行自主拆解，确定执行路径和标准。

GUI+基建=GUI Agent MCP，一键拉起部署

针对GUI智能体，研究人员构建了一整套完整的技术架构体系，可以一键拉起获得类似开源GUI Agent MCP的体验。

具体能力如下：

轻量级本地推理支持4B模型在消费级硬件上运行，兼顾低延迟与隐私。一键任务启动提供统一部署流水线，自动处理环境依赖和设备管理。多设备任务分发可以分发到多台手机并记录交互轨迹，实现可观测、可复现。多种Agent模式涵盖ReAct闭环、多智能体协作以及定时任务等多种工作模式。

这些能力让GELab-Zero能够灵活应对真实场景的复杂任务流，并为后续扩展提供扎实底座。

Agent开发者可基于这套基建快速测试新想法、验证交互策略；企业级用户则能直接复用这套基建，将MCP能力快速植入到产品业务中。

自建并开源贴合真实业务场景的评测基准

此外，研究团队基于手机、IoT、汽车等行业头部公司的真实合作案例，建立了高度贴合业务场景的评测基准。

当前的主流基准测试，大部分聚焦于生产力类应用（如邮件与文档处理）。

然而在日常真实场景中，用户高频依赖的却是生活服务类应用，如外卖、打车、社交、支付等，而这部分场景不仅覆盖面更广，也更能体现当下GUI Agent 的实用价值。

为此研究者提出 AndroidDaily，一个面向真实世界、动态演进的多维基准体系。

它聚焦在现代生活六大核心维度：饮食、出行、购物、居住、信息消费、娱乐，并优先选择在这些类别中具有代表性（高频使用、应用商店日活排名靠前）的主流应用进行测试，高度还原真实任务执行流程（包括询问用户更多信息补充输入、高危操作请求用户接管）。

评测结果显示，GELab-Zero-4B-preview在AndroidDaily测试中准确率达到73.4% ，在移动端复杂任务中表现优秀。

为了平衡评估的全面性和执行效率，AndroidDaily采用了静态评测和端到端评测双轨评估体系。

静态评测考察模型的grounding（界面理解、元素识别）和action规划能力，用于检验其在推理与执行一致性等基础层面的表现。

端到端测试重点衡量GUI Agent在真实环境中处理复杂任务时的执行效果与稳定性。

其中，静态测试包含3146个actions，提供任务描述和逐步的屏幕截图，要求Agent预测每一步的动作类型和动作值（如点击坐标、输入文本），主要评估数值准确率。

这种方法无需复杂的工程基础设施，可以快速、低成本地进行大规模模型迭代和测试。

而端到端测试包含235个任务，典型任务场景包括出行交通（打车、导航、公共交通等）、购物消费（电商购物、支付、订单管理等）、社交通讯（消息发送、社交互动等）、内容消费（新闻阅读、视频观看、内容收藏等）、本地服务（外卖、到店服务）等。

在完全功能化的测试环境（如真实设备或模拟器）中进行，Agent需要从头到尾自主执行任务，最终以整体任务成功率作为评价指标，能真实反映智能体在复杂环境中的综合能力。

团队表示，希望通过GELab-Zero的开源，进一步降低移动端Agent的开发门槛，让更多开发者能够快速构建和验证自己的想法。

未来，研究团队将始终坚持开放、可控、隐私优先的原则，持续优化模型性能、扩展跨平台支持、丰富生态工具链。

GitHub:https://github.com/stepfun-ai/gelab-zero抱抱脸:https://huggingface.co/stepfun-ai/GELab-Zero-4B-preview

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