南京大学等团队开源手机智能体 OpenMobile-2，27B 版 AndroidWorld 得分 79.9

The Decoder：AI 新闻· Jonathan Kemper·2026-10-25 14:55· 1 小时前AI 评分59

OpenMobile-2 证明开源智能手机智能体可与专有模型匹敌

AI 导读

南京大学、商汤等机构发布开源手机智能体 OpenMobile-2，基于 Qwen3.5 9B 和 Qwen3.6 27B，并公开完整训练环境、数据和复现说明。

正文 · 原文

仅靠更多数据并不能让智能手机智能体变得更好。在数据量相同的情况下，最关键的是智能体在多少个不同的应用上进行训练。

能够自行操作应用的AI 智能体主要通过实践来学习，但它们所需的数据大多被大公司锁住。南京大学、AI 公司商汤以及其他几所大学的研究人员写道，开源模型因此落后。

OpenMobile-2 是他们缩小这一差距的尝试。他们发布了两个智能体模型，分别基于 90 亿参数的 Qwen3.5 和 270 亿参数的 Qwen3.6，同时公开了完整的训练环境、数据以及复现全部内容的说明。作者表示，他们的模型在当前的智能手机智能体中排名接近前列。

为何重建 110 个应用胜过在真实应用上训练

在真实应用上训练很痛苦，因为登录、真实购买以及无法重置状态使得过程昂贵且难以重复。因此，研究人员重建了 35 个主要在中国流行的应用，包括淘宝、京东、滴滴和美团，以及 Slack 和 Google Drive 等全球使用的服务。结合现有的模拟环境和在 Android 模拟器中运行的应用，练习场地覆盖了 110 多个应用。

Left: an overview of more than 110 apps split into 63 simulator apps and 62 emulator apps by category. Right: a comparison between GUI-only interaction using swipe, click, and type actions versus a hybrid approach that adds app-native tools like list_order() and search_item() on a shared app state. — 在混合模式下，智能体将常规屏幕操作与应用直接作为工具暴露的功能相结合。| 图片：Yan 等

人工审核员将重建的应用与原始应用进行比较，并不断改进，直到工作流程和界面匹配。订单、预算和旅行计划在会话之间保持，数据可以通过剪贴板在应用之间传递。每个模拟都会自动重置到初始状态，而智能体只能看到截图，无法访问应用内部数据，模拟了人们实际使用它们的方式。

基于这一设置，团队生成了约 11,600 个示例工作流程和 2,000 多个带有自动成功检查的练习任务。Google 的 Gemini 3.1 Pro 作为生成示例的教师模型，这意味着 OpenMobile-2 实际上是在向一个闭源系统学习。

Diagram showing five steps for rebuilding an app: tracing a user flow, encoding it as a JSON spec, building around a shared app state, replaying and checking expected behavior, and delivering a reusable app with replay checks. — 对于每个重建的应用，研究人员预先定义哪个操作会改变哪个状态，然后自动验证结果。| 图片：Yan 等

真机性能提升最大

两个模型在既有基准测试上都显示出明显提升。在 AndroidWorld 上，较大模型从 67.1 分跃升至 79.9 分，较小模型则从 54.3 分升至 74 分。前代 OpenMobile-1 在同一测试中得分为 64.7。在更难的 MobileWorld 基准测试中，该测试涵盖跨多个应用的较长任务，较大模型从 35.9 分提升至 50.4 分。

Five bar charts comparing OpenMobile-9B and OpenMobile-27B against Qwen3.5-9B, Qwen3.6-27B, GUI-Owl-1.5-32B, UI-Venus-1.5, MAI-UI-32B, and Gemini-3.1-Pro across AndroidWorld, MobileWorld, MobileGym, MobileGym++ Hybrid, and SPA-Bench. — OpenMobile-2-27B 在 AndroidWorld 上达到 79.9 分，在真实设备上的 SPA-Bench 中仅次于 Gemini 3.1 Pro。| 图片：Yan 等

最大的提升出现在真实 Android 设备上，较大模型在 SPA-Bench 上从 31.9 分攀升至 59.6 分。研究人员表示，这是开源模型中的最佳成绩。

在这里，训练环境的多样性比单纯的数据量更重要。研究人员保持数据量不变，只增加智能体练习过的应用数量，这使未见应用上的成功率从 60.7% 提升到 67.5%。在相同的数据预算下，应用多样性胜过从少数几个应用中获取额外样本。

Left: a line chart showing AndroidWorld success rates as training data is drawn from 15 to 53 apps. Right: a comparison of success rate and average step count with and without app-native tools for GUI-Owl, Qwen3.5-9B, and Qwen3.6-27B. — 训练期间更多的应用多样性可提升在未见应用上的表现。经过混合训练后，模型更频繁地使用工具完成任务，且所需步骤更少。| 图片：Yan 等

在此基础上进行强化学习只带来有限收益，主要是在与训练设置相似的环境中。在 AndroidWorld 上，较大模型在之后的得分实际上略有下降，为 79.9 分而非 80.8 分。

直接命令让智能体跳过菜单迷宫

该研究的一个实验性部分超越了点击和滑动。超过 50 个模拟应用提供“加入购物车”之类的直接命令，使智能体可以跳过菜单导航，并且智能体会根据可用方式在两种方法之间自由切换。

不过，仅靠这一点帮助不大，因为如果没有针对性训练，模型往往会忽略这些快捷方式。一旦对它们进行了训练，智能体就能很好地使用它们，最多可多解决 10.3 个百分点的任务，同时所需步骤减少约五步。研究人员表示，这种能力也能迁移到模型在训练中从未遇到过的工具上。

在后期强化学习阶段，只要一次运行包含至少一个直接命令，工具使用就会获得奖励加成，不过奖励仍取决于任务是否真正完成。当智能体报告了不真实的成功时，就会受到惩罚。这些接口目前只存在于模拟应用中，研究人员自己也称这种方法为实验性方法。

部分结果来自团队构建的自定义基准，包含 215 个任务，其中近一半跨多个应用。任务完成情况不是由语言模型评判，而是由程序通过比较每次运行前后应用存储的数据来判定。作者还检查了训练任务与测试任务之间的重叠，只发现少量相似之处。

微软研究院已在 2025 年的一项研究中将 API 智能体归类为更可靠，而将 GUI 智能体归类为更灵活，并指出移动应用是外部接口不存在的典型情况。Oppo 则在其开放智能体 X-OmniClaw 上采取了不同路线，该智能体在真实设备上运行，并通过深度链接在淘宝或美团等应用中重放先前展示过的路径，而不是再次点击菜单。在闭源模型中，谷歌已将智能手机控制直接构建到 Gemini 3.5 Flash 中。

没有炒作的 AI 新闻——由人类精选

订阅 THE DECODER，享受无广告阅读、每周 AI 新闻简报、每年六次独家“AI Radar”前沿报告、完整档案访问权限以及评论区访问权限。

来源：The Decoder：AI News · the-decoder.com