Actio Ui 7b Rlvr GGUF：Uniphore官方发布的70亿参数GUI自动化视觉语言模型

ActIO-UI-7B-RLVR是由Uniphore官方发布的70亿参数视觉语言模型，专注于计算机界面（GUI）自动化核心任务，基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct基础模型优化升级，通过“监督微调+可验证奖励强化学习”双重训练，在GUI导航、元素定位、交互规划等关键任务中表现突出，尤其在WARC-Bench基准测试中，取得开源7B量级模型领先成绩，成为网页与桌面应用自动化控制的高效工具。

ActIO-UI-7B-RLVR模型核心特点：

1、专精GUI自动化场景：

聚焦计算机使用代理、网络代理及多模态环境中的GUI相关子任务，针对性优化元素定位、交互规划、界面导航等核心能力，适配网页、桌面软件等各类GUI场景，摆脱通用模型的场景适配短板。

2、强化学习提升决策可靠性：

采用可验证奖励的强化学习策略进行精细化微调，重点优化复杂、多步骤GUI自动化任务中的决策逻辑，有效提升任务执行的成功率与可靠性，减少交互失误。

3、开源7B模型性能领先：

在WARC-Bench基准测试中表现优异，开发数据总得分达72.13%，显著优于UI-Tars-1.5-7B、Qwen2.5-VL-7B等同类开源7B模型，在开源轻量化GUI自动化模型中处于领先水平。

4、多量化格式适配多硬件：

提供从BF16到Q8_0的多种GGUF量化版本，灵活适配不同硬件资源场景，无论是高性能GPU，还是消费级CPU等轻量化设备，均可高效部署、快速推理，降低落地门槛。

ActIO-UI-7B-RLVR模型核心能力：

1、屏幕截图理解：

精准识别屏幕截图中的GUI界面元素（按钮、输入框、菜单等）、布局结构及内容信息，快速掌握界面逻辑；

2、GUI元素定位：

高效定位界面中的特定目标元素，不受界面布局调整、分辨率变化的影响，定位准确率高；

3、多步骤交互规划：

根据用户指令，自主规划多步骤GUI交互操作序列，明确操作先后逻辑，适配复杂自动化任务；

4、自动化指令生成：

针对规划的交互流程，生成标准化自动化执行指令，支持对接自动化工具实现一键执行；

5、UI界面视觉问答：

响应用户针对GUI界面的各类提问（如“该按钮的功能是什么”“输入框在哪里”），快速输出准确解答。

ActIO-UI-7B-RLVR典型使用案例：

一、软件测试自动化场景：

自动化功能测试：测试人员只需提供测试用例描述（如“登录软件并完成个人信息修改”），模型即可自动识别软件GUI界面，规划并执行点击、输入、验证等完整测试步骤，模拟人工测试流程。此举可大幅提升软件功能测试效率，减少重复人工操作，降低测试成本，尤其适配高频迭代软件的批量测试需求。

二、机器人流程自动化（RPA）场景：

网页数据抓取与录入：针对网页端数据处理需求，模型可自动导航至目标网页，精准定位表单、按钮、数据表格等GUI元素，自动完成数据输入、关键信息提取、数据导出等操作，实现跨网页、跨系统的数据自动流转，适配电商数据统计、办公数据录入、行业信息抓取等多场景。

三、无障碍辅助场景：

语音控制电脑：结合语音识别技术，将用户的语音指令（如“打开浏览器并搜索内容”“关闭当前窗口”）转化为GUI自动化操作需求，模型自主规划交互流程并控制电脑完成对应操作。该功能可有效为行动不便的用户提供便利，降低电脑操作门槛，实现更便捷的人机交互。

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