/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
18,8 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen3_5 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
9 июл 2026

ScaleCUA-qwen3.5-scienceboard-sft

Изображение и текст → текст3 профессии

Начальная SFT-контрольная точка Qwen3.5-9B от ScaleCUA для агента, управляющего интерфейсом ScienceBoard по изображению экрана и текстовым запросам.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображение → текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

ScaleCUA-qwen3.5-scienceboard-sft — контрольная точка Qwen3.5-9B, разработанная ScaleCUA для управления графическим интерфейсом ScienceBoard. Это начальная версия после обучения с учителем (SFT), предназначенная для инициализации последующего онлайн-обучения с подкреплением; README указывает, что выпущенный агент соответствует отдельной контрольной точке после RL.

Модель относится к плотной мультимодальной архитектуре Qwen3.5 и загружается через Transformers в формате safetensors. Она принимает изображения интерфейса вместе с текстовым запросом и формирует текстовые ответы, используемые агентом для работы с GUI. Карточка описывает сценарий запуска через OpenAI-совместимый сервер и оценочный runtime osworld_eval; подробные результаты отсылаются к статье SCALECUA.

Модель специализирована на ScienceBoard, а не заявлена как универсальный компьютерный агент. Для этой версии не приведены конкретные показатели качества или перечень поддерживаемых действий. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому условия использования следует сверить с карточкой репозитория.

Сценарии применения

  • управление графическим интерфейсом ScienceBoard
  • выполнение задач в GUI по текстовой инструкции
  • интерпретация скриншота интерфейса для выбора следующего шага

Ограничения

Это SFT-стартовая точка для онлайн-обучения с подкреплением, а не указанная в README выпущенная RL-контрольная точка агента. Метрики качества не приведены, а лицензия обозначена как other без уточнения условий в доступных данных.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ScaleCUA-qwen3.5-scienceboard-sft

A Qwen3.5-9B computer-use agent from ScaleCUA, trained for ScienceBoard. Stage: SFT start-point.

What is this

This is the SFT start-point checkpoint used to initialize online RL; the corresponding RL checkpoint is the released agent (see the collection).

ScaleCUA scales online RL for computer-use agents by pairing VeriGen (verifiable GUI-task synthesis) with Frontier Sampling and Visual Context Segmentation. See the repo for details.

Usage

Serve with an OpenAI-compatible server (e.g. vLLM) and drive it with the evaluation runtime in osworld_eval:

pip install -U vllm
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model extreme1228/ScaleCUA-qwen3.5-scienceboard-sft \
  --served-model-name scalecua --trust-remote-code --port 8000

Then follow REPRODUCE.md to run ScienceBoard evaluation.

Results

(see the paper for the full table).

License

Weights are released for research; the model inherits the license of its base model (Qwen3.5-9B). Repository code is under the licenses in the GitHub repo.

Citation

@misc{lv2026scalecua,
  title  = {ScaleCUA: Scaling Computer Use Agents with Verifiable Task Synthesis and Efficient Online RL},
  author = {Bowen Lv and Xiao Liu and Yanyu Ren and Hanyu Lai and Bohao Jing and Hanchen Zhang and Yanxiao Zhao and Shuntian Yao and Jie Tang and Yuxiao Dong},
  year   = {2026},
  url    = {https://github.com/THUDM/SCALE-CUA}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
f697d10

0 моделей