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明略科技大模子再获天下级突破！Mano以72B参数获 OSWorld 榜单Specialized 模子第一
2025-11-11
明略科技（2718.HK）自研大模子 Mano 再获天下级突破！
据 OS-World E2E官方榜单最新数据（阻止 2025 年10 月），，，，，明略科技自研的 GUI 智能体大模子 Mano 以 54.0% 的使命乐成率刷新纪录，，，，，位列 Specialized 模子第一、模子总榜第二，，，，，仅次于 Anthropic 最新宣布的 Claude 4.5。。。。。。。。
与今年9月首次提交的数据相比，，，，，Mano 的参数规模从 7B 扩展至 72B（约 720 亿），，，，，使命完成率从40.1% 提升到 54.0%，，，，，性能实现了显著提升。。。。。。。。这也标记着专用智能体在真实操作使命中的执行能力抵达新高度。。。。。。。。
OSWorld 是现在全球最具权威的“操作智能”评测系统，，，，，涵盖 10 类应用、369 个跨应用使命。。。。。。。。它要求模子在真实的桌面和浏览器情形中执行一连操作——例如翻开电子表格、搜索信息、整理数据、完成填报。。。。。。。。这类使命远比问答天生重大，，，，，由于每一步都需要模子既明确内容，，，，，又明确“界面结构”，，，，，并能在多次操作中坚持逻辑连贯。。。。。。。。
在此前的测试中，，，，，即即是顶级的通用大模子，，，，，在 OSWorld 上的乐成率也常停留在 30%–40% 区间。。。。。。。。而 Mano 72B 的最新效果——54.0% 的端到端使命乐成率——不但刷新了中国模子的最高纪录，，，，，也让“专用智能体”第一次在这个“AI 操作科场”中站上了前线。。。。。。。。
这背后的手艺蹊径也与古板语言模子截然差别。。。。。。。。明略科技在最新版手艺报告《Mano Technical Report》（报告链接：https://arxiv.org/abs/2509.17336）中系统叙述了其要领：模子的训练并不是基于纯粹的文本对话，，，，，而是在高保真的模拟电脑情形中重复实验与学习。。。。。。。�？？？ ？ ？？？梢悦魅肺琈ano 被放进了一个重大的虚拟操作系统，，，，，在其中学习怎样移动光标、点击按钮、识别菜单、输入数据，，，，，并通过重复试错掌握使命完成的最佳路径。。。。。。。。
Mano 的训练框架包括三个阶段：监视微调（SFT）、离线强化学习（Offline RL） 和 在线强化学习（Online RL）。。。。。。。。简朴来说，，，，，SFT 阶段相当于“先生教规范”，，，，，模子学习基础操作要领；； ；；；；离线强化学习阶段让模子通过已往的使命履历学会“闻一知十”；； ；；；；而在线强化学习阶段则是在真真相形中一连训练、发明新战略。。。。。。。。
明略科技还引入了一个名为 “Think–Act–Verify” 的执行闭环：模子在操作时，，，，，会先判断目今界面状态（Think），，，，，再执行详细行动（Act），，，，，最后验证效果是否准确（Verify）。。。。。。。。若是执行蜕化，，，，，模子会自动调解办法重新实验。。。。。。。。这让 Mano 在面临重大、多变的操作场景时，，，，，能够实现自我修正和容错。。。。。。。。
举个通俗的例子：当你让智能体“下载一份财务报表”时，，，，，通用大模子可能只会给出一段操作说明，，，，，而 Mano 会真的翻开浏览器、登录账户、识别下载按钮、选择准确的日期规模，，，，，并在泛起过失提醒时重新登录、重试。。。。。。。。这种能力的获得，，，，，正是通过强化学习与高保真训练情形协同实现的。。。。。。。。
凭证论文数据，，，，，Mano 在加入在线强化学习后，，，，，模子平均使命完成率提升了约 14 个百分点，，，，，尤其在多办法使命（multi-turn task）中体现稳固。。。。。。。。研究团队指出，，，，，这种“在情形中学习”的方法，，，，，是实现操作智能的要害：模子不再依赖静态语料，，，，，而是通过一连交互获得反响�。。。。。。。佣弑浮把霸跹卸钡哪芰Α�。。。。。。。
恒久以来，，，，，大模子的性能评估主要集中在语言明确、知识问答或内容天生使命上。。。。。。。。而 GUI 智能体的泛起，，，，，让 AI 的界线从“文字天下”延伸到了真实的操作系统中。。。。。。。。与通用大模子相比，，，，，专用智能体的焦点优势在于——它们不追求笼罩所有知识，，，，，而是致力于在特定使命上实现更高的执行深度与稳固性。。。。。。。。
Mano 的效果正是这一趋势的体现。。。。。。。。通过结构化的使命数据、针对性的强化学习和验证机制，，，，，模子在界面识别、行动妄想和历程稳固性方面体现出了一连前进。。。。。。。。OSWorld 官方评述指出，，，，，这一效果“展示了专用智能体在真实使命执行中的潜力，，，，，也标记着多模态智能体研究的工程化希望。。。。。。。。”
对明略科技而言，，，，，Mano 不但是一项研究效果，，，，，也正逐步成为企业智能系统的底层手艺。。。。。。。。公司正在探索怎样将 Mano 的操作智能嵌入到数据剖析、营销自动化、合规治理等详细场景，，，，，使模子能在现实营业流程中肩负“数字助理”的角色。。。。。。。。研究团队同时提到，，，，，未来的偏向包括提升推理效率、镌汰交互步长，，，，，并推动端侧轻量化安排，，，，，让智能体在通俗硬件情形中也能稳固运行。。。。。。。。
从 7B 到 72B，，，，，从 40.1% 到 54.0%，，，，，Mano 的进化历程不但是一次参数增添，，，，，更是一种能力迁徙——从语言明确到操作智能的跨越。。。。。。。。明略科技手艺团队在报告中体现，，，，，未来 Mano 将继续优化推理效率与使命泛化能力，，，，，并探索端侧安排与行业级落地路径，，，，，使智能体能力真正融入企业生产流程。。。。。。。。当模子不再只“输出谜底”，，，，，而是真正“完成使命”，，，，，人工智能才最先具备通往真实天下的执行力。。。。。。。。
报告链接：https://arxiv.org/abs/2509.17336
榜单链接：https://os-world.github.io/
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