階躍開源4BAgent模型，跑通所有安卓設備，手搓黨一鍵部署

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llama.cpp適配部署GELab-Zero個人開發者友好

最近AI圈出了個實用利器，階躍星辰直接開源了GELab-Zero，把4B規模的GUIAgent模型和全套工程基建打包奉上，手搓黨都能一鍵部署，直接給移動端Agent的規?；涞劁伭藯l捷徑。

GELab-Zero最亮眼的點，就是把“好用的模型”和“省心的基建”綁在了一起。

以前做移動端Agent開發，光是處理多設備ADB連接、配置權限、部署推理服務這些活兒，就能把人折騰夠嗆，根本沒精力琢磨創新。

這個4B的GUIAgent模型看著參數量不大，實力卻一點不弱。

在ScreenSpot、AndroidWorld這些主流基準測試里，它直接超過了不少大參數量模型，拿了同尺寸的SOTA成績。

本來以為小模型在復雜任務上會拉胯，后來發現完全多慮了，它不僅能精準識別UI元素，還能拆解“經典動作片”“適合帶娃的地方”這類模糊指令。

配套的工程基建更是貼心，支持本地部署，普通消費級硬件就能跑，既保證了低延遲，又守住了隱私。

它還能一鍵啟動，自動處理環境依賴和設備管理，甚至能給多臺手機分發任務，還會記錄交互軌跡方便復盤。

另外三種Agent模式也很靈活，不管是ReAct循環、多智能體協作還是定時任務，都能輕松應對。

現在主流的GUIAgent評測基準，大多盯著郵件處理這類生產力場景，和普通人日常用的外賣、打車、社交App完全不沾邊。

GELab-Zero團隊就自建了個AndroidDaily基準，專門聚焦飲食、出行、購物這些生活核心維度。

這個基準搞了雙軌評測模式，特別貼心。

靜態測試會給3000多個動作指令和對應截圖，考察模型的界面理解和動作規劃能力，不用復雜環境就能低成本迭代。

端到端測試則有200多個真實任務，從打車導航到外賣下單都覆蓋了，直接看模型能不能從頭到尾把事辦成。

實測下來，4B模型在AndroidDaily里的表現很亮眼，靜態測試準確率很高，端到端任務的成功率也超出預期。

如此看來，這個基準算是補上了消費級場景評測的空白，讓模型的性能測試更貼近真實使用需求。

光有性能還不夠，能落地到實際場景才是硬道理，GELab-Zero的4B模型就有不少拿得出手的實戰案例，完全不像實驗室里的“花瓶”

比如有個外賣采購任務，要在盒馬買紅顏草莓、秘魯藍莓、螺獅粉等十多種跨品類商品，每種還都有具體規格要求。

模型接到指令后，精準識別了所有商品信息，一步步完成了選品和下單，整個流程絲毫不亂。

還有企業福利平臺領餐券的任務，它能自主找到對應入口，完成領券操作。

更厲害的是處理模糊指令，有人讓它找周末帶娃的地方，它會先去內容平臺搜相關信息，再自主判斷標準，最后推薦了有親子活動的園區，還提煉出了核心亮點。

這種能力放在日常使用里，實用性直接拉滿。

GELab-Zero的部署方式也特別靈活，不管是個人開發者還是企業用戶，都能找到適配方案。

個人用戶可以用Ollama部署，步驟簡單，還能根據電腦配置給模型做量化，壓縮體積提升速度。

要是想更極致的本地化，還能走llama.cpp+Jan客戶端的路子，把模型轉成GGUF格式，數據全程在本地跑，完全不用擔心隱私泄露。

本來想覺得這種部署方式會很復雜，后來發現跟著教程走，普通用戶也能搞定。

對企業用戶來說，這套基建能直接復用，不用從零搭建，能快速把MCP能力植入自家產品。

而且模型的本地化部署能力，剛好契合了不少企業的隱私合規需求。

GELab-Zero的開源，最核心的價值其實是降低了移動端Agent的開發門檻。

以前只有大廠有精力搞全套基建，現在中小開發者和個人也能輕松入局，琢磨創新玩法。

團隊也說了，后續會繼續優化模型性能，擴展跨平臺支持，豐富工具鏈。

我覺得這才是開源項目該有的樣子，不是單純甩個模型出來就完事，而是給整個生態搭好底座，讓更多人能參與進來。

相信隨著越來越多開發者的加入，移動端Agent很快就能走進更多日常場景，真正實現普惠化。

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