論文の概要: UI-Venus-1.5 Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.09082v1
• Date: Mon, 09 Feb 2026 18:43:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-11 20:17:43.187088
• Title: UI-Venus-1.5 Technical Report
• Title（参考訳）: UI-Venus-1.5テクニカルレポート
• Authors: Veuns-Team, :, Changlong Gao, Zhangxuan Gu, Yulin Liu, Xinyu Qiu, Shuheng Shen, Yue Wen, Tianyu Xia, Zhenyu Xu, Zhengwen Zeng, Beitong Zhou, Xingran Zhou, Weizhi Chen, Sunhao Dai, Jingya Dou, Yichen Gong, Yuan Guo, Zhenlin Guo, Feng Li, Qian Li, Jinzhen Lin, Yuqi Zhou, Linchao Zhu, Liang Chen, Zhenyu Guo, Changhua Meng, Weiqiang Wang,
• Abstract要約: We present UI-Venus-1.5, an unified, end-to-end GUI Agent。 提案したモデルファミリーは、2つの高密度変種(2Bと8B)と1つの混合専門家変種(30B-A3B)からなる。 さらに、UI-Venus-1.5は、さまざまな中国のモバイルアプリで堅牢なナビゲーション機能を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.4832043785725
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: GUI agents have emerged as a powerful paradigm for automating interactions in digital environments, yet achieving both broad generality and consistently strong task performance remains challenging.In this report, we present UI-Venus-1.5, a unified, end-to-end GUI Agent designed for robust real-world applications.The proposed model family comprises two dense variants (2B and 8B) and one mixture-of-experts variant (30B-A3B) to meet various downstream application scenarios.Compared to our previous version, UI-Venus-1.5 introduces three key technical advances: (1) a comprehensive Mid-Training stage leveraging 10 billion tokens across 30+ datasets to establish foundational GUI semantics; (2) Online Reinforcement Learning with full-trajectory rollouts, aligning training objectives with long-horizon, dynamic navigation in large-scale environments; and (3) a single unified GUI Agent constructed via Model Merging, which synthesizes domain-specific models (grounding, web, and mobile) into one cohesive checkpoint. Extensive evaluations demonstrate that UI-Venus-1.5 establishes new state-of-the-art performance on benchmarks such as ScreenSpot-Pro (69.6%), VenusBench-GD (75.0%), and AndroidWorld (77.6%), significantly outperforming previous strong baselines. In addition, UI-Venus-1.5 demonstrates robust navigation capabilities across a variety of Chinese mobile apps, effectively executing user instructions in real-world scenarios. Code: https://github.com/inclusionAI/UI-Venus; Model: https://huggingface.co/collections/inclusionAI/ui-venus
• Abstract（参考訳）: GUIエージェントは、デジタル環境におけるインタラクションを自動化するための強力なパラダイムとして登場したが、広範囲にわたる汎用性と一貫したタスクパフォーマンスの両面での達成は依然として困難である。本報告では、堅牢な現実世界アプリケーション用に設計された統合されたエンドツーエンドのGUIエージェントであるUI-Venus-1.5を提示する。提案されたモデルファミリーは、様々な下流アプリケーションシナリオを満たすための2つの密な変種(2Bと8B)と1つの混合専門家の変種(30B-A3B)で構成されている。 UI-Venus-1.5はScreenSpot-Pro (69.6%)、VenusBench-GD (75.0%)、AndroidWorld (77.6%)などのベンチマークで新しい最先端のパフォーマンスを確立し、以前の強力なベースラインを著しく上回っている。 さらに、UI-Venus-1.5は、さまざまな中国のモバイルアプリで堅牢なナビゲーション機能を示し、現実のシナリオでユーザ命令を効果的に実行する。 コード: https://github.com/inclusionAI/UI-Venus; Model: https://huggingface.co/collections/inclusionAI/ui-venus

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