OpenMobile-2开源手机智能体训练环境
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OpenMobile-2开源手机智能体训练环境
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AI 综述
南京大学、商汤科技等研究人员发布 OpenMobile-2，公开两款手机智能体模型、完整训练环境、训练数据及复现说明；模型分别基于 90 亿和 270 亿参数的 Qwen3.5、Qwen3.6。 训练环境包含 110 多个应用，其中 35 个为热门应用复刻。团队称，开源手机智能体可与闭源模型抗衡，关键在应用多样性而非单纯扩大数据量，并在真实 Android 设备上取得开源手机智能体最高得分。部分结果来自团队自建的 215 项任务基准，近半涉及多应用；目前相关接口仅存在于模拟应用中，团队将方案列为实验性方法。
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最新进展10月25日 14:55
OpenMobile-2 研究开源手机智能体的训练环境与性能事件进展
2 个进展
- 10月25日 14:55 · 1 篇报道OpenMobile-2 构建多应用手机训练环境AGI Hunt：OpenMobile-2 研究开源手机 agent 训练与应用多样性
- 10月25日 14:55 · 1 篇报道发布 OpenMobile-2 智能体模型The Decoder：OpenMobile-2 研究开源手机智能体的训练环境与性能
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月25日
- The DecoderOpenMobile-2 研究开源手机智能体的训练环境与性能
南京大学、商汤科技等研究者发布 OpenMobile-2，两款基于 Qwen3.5 和 Qwen3.6 的模型参数规模分别为 9 billion 和 27 billion，并公开完整训练环境、数据和复现说明。
- AGI HuntOpenMobile-2 研究开源手机 agent 训练与应用多样性
OpenMobile-2 研究指出，开源智能手机 agent 可与闭源模型抗衡，提升关键在于应用多样性而非数据量。团队构建了包含 110 多个应用的开源训练环境，其中 35 个为热门应用复刻，并在真实 Android 设备上取得开源手机 agent 中的最高得分。
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