집알리바바, 실세계용 다중 모달 파운데이션 모델 ‘Qwen-UI-Agent’ 공개
알리바바는 실제 환경에서 작동하도록 설계된 GUI 에이전트용 파운데이션 모델인 ‘Qwen-UI-Agent’를 공식적으로 선보였습니다. 모바일, 데스크톱, 웹, 딥 서치 환경을 아우르는 이 모델은 기존의 시뮬레이션 테스트를 넘어, 복잡한 물리적 기기 전반에서 원활하게 작동합니다.
업계 선두주자를 능가하는 성능
Qwen-UI-Agent는 권위 있는 벤치마크와 실제 환경 모두에서 탁월한 성능을 입증했습니다:
모바일 성능: MobileWorld에서 82.1%라는 인상적인 점수를 기록하며, 여러 주요 국제 플래그십 모델을 능가했습니다. 100개 이상의 실제 기기를 포함한 자체 벤치마크인 MobileWorld-Real에서 성공률은 92.2%에 달했으며, Android Daily 작업에서는 거의 완벽한 결과를 기록했습니다. 데스크톱 성능: OSWorld-Verified에서 79.5%의 점수를 기록한 이 모델은 기준 모델에 비해 여러 작업에 걸친 실행 단계를 대폭 줄였습니다.웹 및 일반 기능: WebArena 웹 테스트에서 모든 비교 모델 중 1위를 차지했습니다. 일반 및 에이전트 기능이 기본 훈련 모델보다 뛰어나, 롱테일 요청도 손쉽게 처리할 수 있습니다.시뮬레이션과 현실 간의 격차 해소
시뮬레이션과 실제 적용 간의 격차를 해소하기 위해, Qwen-UI-Agent는 100대 이상의 실제 휴대폰과 150개 이상의 애플리케이션으로 구성된 실시간 모바일 환경을 활용합니다. 이 환경은 작업 생성, 궤적 수집 및 모델 훈련을 지원합니다. 또한 연구팀은 400개 이상의 과제를 포함하는 실제 기기 벤치마크인 ‘MobileWorld-Real’을 도입하여, 실제 기기 성능을 기반으로 정확한 모델 선정을 가능하게 했습니다.
간소화된 명령어와 강력한 보안
표준 GUI 조작을 넘어, 이 모델은 명령줄 명령을 직접 실행할 수 있습니다. 단일 결정으로 일괄 작업을 출력함으로써 실행 경로를 단축하고 효율성을 높입니다. 전 과정에 걸쳐 포괄적인 보안 메커니즘이 통합되어 있습니다. 모델은 불법적이거나 고위험 요청이 포함된 작업을 거부하고 종료합니다. 결제, 데이터 삭제, 개인정보 승인 등 민감한 작업의 경우, 중요한 단계에서 일시 중지하여 사용자의 확인을 기다립니다.
또한, 이 모델은 100단계가 넘는 실행 경로에 대한 온라인 강화 학습을 지원합니다. 적응형 커리큘럼 학습과 결합되어, 까다로운 장기 과제를 해결하는 능력을 지속적으로 향상시킵니다.
프로젝트 홈페이지: https://tongyi-mai.github.io/Qwen-UI-Agent/
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