字節跳動在Hugging Face平臺正式發佈了UI-TARS-1.5，一款基於強大視覺語言模型構建的開源多模態代理。這一發布標誌着字節跳動在AI自動化交互領域的又一重大突破，爲開發者與用戶提供了一個高效、智能的跨平臺GUI（圖形用戶界面）自動化解決方案。

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UI-TARS-1.5:多模態代理的創新標杆

UI-TARS-1.5是字節跳動繼UI-TARS系列後的全新迭代，專爲自動化圖形界面交互設計，具備卓越的感知、推理、行動和記憶能力。該模型採用端到端架構，依託純視覺輸入，能夠實時理解動態界面，並通過自然語言指令完成複雜任務。與傳統依賴模塊化框架或手工優化的系統不同，UI-TARS-1.5通過多模態輸入（如文本和圖像）實現任務的全面自動化，展現出強大的跨平臺適應性，支持桌面、移動端和網頁等多種環境。

據Hugging Face平臺信息，UI-TARS-1.5在視覺語言模型的基礎上，進一步優化了多步推理、自我反思和錯誤糾正能力。其獨特的短期與長期記憶功能使其能夠動態適應任務需求，顯著提升交互效率與準確性。AIbase認爲，這一設計理念不僅推動了AI代理技術的邊界，也爲用戶提供了一種更自然、高效的人機交互方式。

核心特性:智能與靈活的跨平臺自動化

UI-TARS-1.5的發佈帶來了多項令人矚目的功能，AIbase總結其核心特性如下:

自然語言操控:用戶只需通過簡單的中文或英文指令，即可驅動UI-TARS-1.5完成複雜操作，例如打開瀏覽器搜索天氣或發佈社交媒體內容。

多模態感知:模型能夠實時解析屏幕截圖、文本和圖像輸入，精準響應界面變化，支持點擊、長按、快捷鍵等多種操作。

跨平臺支持:UI-TARS-1.5兼容Windows、macOS、移動設備及網頁環境，定義了標準化的跨平臺行動框架。

自我學習與優化:通過持續的交互與反饋，模型具備自我學習能力，可優化操作流程並減少錯誤。

此外，UI-TARS-1.5的開源特性使其對開發者尤爲友好。字節跳動在GitHub上提供了詳細的部署指南，支持通過HuggingFace Inference Endpoints或vLLM框架進行本地和雲端部署，爲開發者提供了靈活的開發環境。

UI-TARS-1.5的發佈迅速引發了AI社區的廣泛關注。AIbase注意到，業內人士對其端到端架構和多模態能力給予高度評價，認爲其在GUI自動化領域的表現可媲美甚至超越部分主流模型。字節跳動此次開源的舉措進一步鞏固了其在AI領域的領導地位，同時爲全球開發者提供了探索AI代理潛力的寶貴資源。

值得一提的是，UI-TARS-1.5的命名靈感來源於電影《星際穿越》中的TARS機器人，象徵着其高度智能化與自主思考的能力。AIbase認爲，這一命名不僅體現了技術與文化的巧妙結合，也預示着UI-TARS-1.5在推動AI普及化與實用化方面的雄心。

huggingface:https://huggingface.co/ByteDance-Seed/UI-TARS-1.5-7B