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,通过屏幕截图+图片识别+模拟鼠标键盘实现控制电脑gui应用。 https://github.com/domdomegg/computer-use-mcp 但我用非opus模型试了下,效果差强人意。首先速度很慢,其次token消耗吓人,最后浏览器操作会被识别出来自动化,容易弹人机验证。 分享一个我自己写的类似的skill,是通过Apple script从系统层面控制macOS的gui应用,不需要截图、识图,完全像真人一样控制鼠标键盘。但只支持macOS,不支持其他系统。 https://github.com/haoyiyin/applescript-skill

1.6T 总参、激活约 48B,原生多模态,主推长程智能体,全程国产算力训练。 图像量化成多级离散 token,Visual Coding 与 3D 受益。 大规模长程 RL,把失败轨迹转成可验证训练任务。 W4A4 推理,prefill 吞吐提升 43%。 官方自测介于 Claude-Opus-4.8 与 Opus-5 之间。

它不堆参数,堆"层数"。32 层解码器,中间 4–27 层同权重跑两遍 → 前向 56 层计算,只存 9B。 自测 BIRD-Dev 71.38、AutomationBench 13.72,超 Qwen3.5-27B;Terminal Bench依旧落后。
