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。