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探索 AI 模型 9
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查看详情 ↗GUI-Owl 1.5 is the next-generation native GUI agent model family built on Qwen3-VL. It supports multi-platform GUI automation across desktops, mobile devices, browsers, and more. Powered by a scalable hybrid data flywheel, unified agent capability enhancement, and multi-platform environment RL (MRPO), GUI-Owl 1.5 offers a full spectrum of models. **Key highlights:** - 🏆 **State-of-the-art** among multi-platform GUI models on OSWorld-Verified, AndroidWorld, Mobile-World, WindowsAA, ScreenSpot-v2, ScreenSpot-Pro, and more. - 🔧 **Tool & MCP calling**: Native support for external tool invocation and MCP server coordination, achieving top performance on OSWorld-MCP and Mobile-World. - 🧠 **Long-horizon memory**: Built-in memory capability without external workflow orchestration, leading all native agent models on MemGUI-Bench. - 🤝 **Multi-agent ready**: Serves both as a standalone end-to-end agent and as specialized roles (planner, executor, verifier, notetaker) within the Mobile-Agent-v3.5 framework. - ⚡ **Instruct & Thinking variants**: Smaller instruct models for fast inference and edge deployment; larger thinking models for complex tasks requiring planning and reflection. Please refer to the technical report for detailed results on ScreenSpot-v2, ScreenSpot-Pro, OSWorld-G, MMBench-GUI, and more.
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查看详情 ↗GUI-Owl-1.5-8B-Think
mPLUGGUI-Owl 1.5 is the next-generation native GUI agent model family built on Qwen3-VL. It supports multi-platform GUI automation across desktops, mobile devices, browsers, and more. Powered by a scalable hybrid data flywheel, unified agent capability enhancement, and multi-platform environment RL (MRPO), GUI-Owl 1.5 offers a full spectrum of models. **Key highlights:** - 🏆 **State-of-the-art** among multi-platform GUI models on OSWorld-Verified, AndroidWorld, Mobile-World, WindowsAA, ScreenSpot-v2, ScreenSpot-Pro, and more. - 🔧 **Tool & MCP calling**: Native support for external tool invocation and MCP server coordination, achieving top performance on OSWorld-MCP and Mobile-World. - 🧠 **Long-horizon memory**: Built-in memory capability without external workflow orchestration, leading all native agent models on MemGUI-Bench. - 🤝 **Multi-agent ready**: Serves both as a standalone end-to-end agent and as specialized roles (planner, executor, verifier, notetaker) within the Mobile-Agent-v3.5 framework. - ⚡ **Instruct & Thinking variants**: Smaller instruct models for fast inference and edge deployment; larger thinking models for complex tasks requiring planning and reflection. Please refer to the technical report for detailed results on ScreenSpot-v2, ScreenSpot-Pro, OSWorld-G, MMBench-GUI, and more.
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查看详情 ↗GUI-Owl-7B
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查看详情 ↗暂未找到匹配模型
可以调整厂商、分类或输入输出条件；新模型正持续收录。
COST EXPLORER
好模型，也要算好成本。
调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。
1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价
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使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照；不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费，请以来源的当前报价为准。
MODEL HANDBOOK
读懂模型，再做选择
API 价格应该怎么比较？+
先区分输入、输出和缓存价格，再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费，不能直接与 Token 单价比较。
开放权重，就代表可以免费商用吗？+
不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。
排行榜第一，就是最适合我的模型吗？+
榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本，再选择模型。