# EvoCUA: Evolving Computer Use Agent
**🥇 OSWorld 开源模型 No.1 | 擅长计算机操作的通用多模态大模型**
[](https://huggingface.co/meituan/EvoCUA-32B-20260105)
[](https://huggingface.co/meituan/EvoCUA-8B-20260105)
[](https://os-world.github.io/)
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**🥇 开源模型第一 | OSWorld 排行榜(2026年1月)**
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## 📢 更新日志
- **2026.03.31**:EvoCUA-32B 在 WindowsAgentArena (WAA) 上取得 **56.48%**,超越基线模型 Qwen3-VL-32B-Thinking(42.9%)约 13.6 个百分点,超越 UI-TARS-2(50.6%)约 6 个百分点——展现出强大的零样本跨操作系统泛化能力 🆕
- **2026.03.31**:Yoshua Bengio 与 Dawn Song 团队的独立安全性研究([arXiv:2602.08235](https://arxiv.org/abs/2602.08235))表明 **EvoCUA-32B 的非预期行为触发率最低(35.0%)**——在所有受测 CUA 中最安全!🆕
- **2026.01.23**: EvoCUA 在 [Hugging Face Daily Papers](https://huggingface.co/papers/2601.15876) **中排名 (#1)** 🏆
- **2026.01.22**:发布[EvoCUA技术报告](https://arxiv.org/abs/2601.15876) 📄
- **2026.01.13**:发布 [EvoCUA-8B-20260105](https://huggingface.co/meituan/EvoCUA-8B-20260105) — OSWorld 得分 **46.1%**,**以更小的参数量实现与 72B 级别开源模型相当的性能!**
- **2026.01.05**:发布 [EvoCUA-32B-20260105](https://huggingface.co/meituan/EvoCUA-32B-20260105),OSWorld 得分 **56.7%**,登顶**开源模型榜首** 🥇
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## 🌟 亮点
- 🥇 **开源模型榜首**:在 OSWorld 上达到 **56.7%** 的任务完成率,位居**所有开源模型第一**。
- 📈 **性能显著提升**:相比 OpenCUA-72B 提升 11.7%(45.0%→56.7%),相比 Qwen3-VL Thinking 提升 15.1%(41.6%→56.7%),且**参数更少、步数减半**。
- 🖥️ **端到端多轮自动化**:仅凭屏幕截图和自然语言指令,即可流畅操作 Chrome、Excel、PPT、VSCode 等各类软件,完成复杂任务。
- 🧠 **创新训练范式**:采用独特的数据合成与训练方法,在大幅提升 Computer Use 能力的同时,保持了模型的通用多模态能力。
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## 📊 性能对比
| 排名 | 模型 | 开源/闭源 | 类型 | 最大步数 | 得分 |
|------|------|-----------|------|----------|------|
| 1 | Claude-sonnet-4-5 | 🔒 闭源 | 通用模型 | 100 | 62.9% |
| 2 | Seed-1.8 | 🔒 闭源 | 通用模型 | 100 | 61.9% |
| 3 | Claude-sonnet-4-5 | 🔒 闭源 | 通用模型 | 50 | 58.1% |
| **4** | **EvoCUA-20260105 (Ours)** | **🟢 开源** | **通用模型** | **50** | **56.7% 🥇** |
| 5 | DeepMiner-Mano-72B | 🔒 闭源 | 专用模型 | 100 | 53.9% |
| 6 | UI-TARS-2-2509 | 🔒 闭源 | 通用模型 | 100 | 53.1% |
| 7 | EvoCUA (Previous) | 🔒 闭源 | 通用模型 | 50 | 50.3% |
| **8** | **EvoCUA-8B-20260105 (Ours)** | **🟢 开源** | **通用模型** | **50** | **46.1%** |
| 9 | OpenCUA-72B | 🟢 开源 | 专用模型 | 100 | 45.0% |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 13 | Qwen3-VL-Flash | 🔒 闭源 | 通用模型 | 100 | 41.6% |
> EvoCUA 高居**开源模型第一**,仅需 **50 步**即可达到极具竞争力的效果。尽管如此,人类水平仍显著高于当前最佳模型,该领域仍有巨大的探索与提升空间。
### 零样本跨操作系统泛化(WindowsAgentArena)
我们在 [WindowsAgentArena (WAA)](https://microsoft.github.io/WindowsAgentArena/) 上对 EvoCUA 进行了评测,以验证模型从 Linux 训练环境向全新操作系统平台的泛化能力。如下表所示,EvoCUA-32B 达到 **56.48%**,超越基线模型 Qwen3-VL-32B-Thinking(42.9%)约 13.6 个百分点,超越领先的前沿 GUI Agent UI-TARS-2(50.6%)近 **6 个百分点**。
| 模型 | WAA |
|------|-----|
| Qwen3-VL-32B-Instruct | 30.9% [1] |
| Qwen3-VL-32B-Thinking (Base) | 42.9% [1] |
| UI-TARS-2 | 50.6% [2] |
| **EvoCUA-32B (Ours)** | **56.48%** |
> [1] Bai et al., *Qwen3-VL Technical Report* (arXiv:2511.21631, 2025).
> [2] Wang et al., *UI-TARS-2 Technical Report* (arXiv:2509.02544, 2025).
### 安全性 — 抵抗非预期行为的鲁棒性
来自 Yoshua Bengio 和 Dawn Song 团队的最新研究 [Jones et al. (2026)](https://arxiv.org/abs/2602.08235) 系统评估了主流 CUA 的安全性。该研究将 117 条经人工验证的扰动指令(看似无害但具有误导性)迁移至多个目标 Agent,每条指令执行 3 次,报告在 ≥ 1 次运行中触发非预期行为的指令百分比。**EvoCUA-32B 以 35.0% 的最低整体触发率**,在所有受测 CUA 中展现出最强的安全鲁棒性。