近日，明略科技正式发布为AIPC量身打造的端侧GUIVLA模型——Mano-CUA-2.0版本，并上线Thinking模式。全新升级的Mano-CUA-4B-2.0现已支持在HuggingFace与ModelScope下载部署。作为明略科技端侧模型的最新成果，该版本在推理能力、任务理解与综合操控准确率等方面实现了进一步提升。
与此同时，开源项目Mano-P也迎来体系化升级，成为Mano系列模型中面向端侧布局的专属序列。未来，明略科技还将持续发布更多Mano-P系列端侧模型，推动端侧AI技术布局从单一模型能力，进一步走向多模型矩阵协同。
重新定义AIPC
不仅是“带AI的电脑”，更是“给AI用的PC”
在行业普遍将AIPC理解为“具备本地AI加速芯片的个人电脑”时，明略科技提出了不同的思考：真正的AIPC，不应该只是“带AI的电脑”，而应该是“给AI用的电脑”。
这意味着，AI不再只是一个挂在系统侧边栏、等待人类下达指令的对话框，而是能够直接接管屏幕、键盘和鼠标的超级数字员工。
Mano-CUA2.0正是基于这一理念专项定制的GUI操控模型。它具备GUI感知、理解、规划、操作与验证能力，可通过纯视觉方式直接理解并操控桌面软件、网页界面及更复杂的图形化工作流，并支持在AppleM4/M5芯片等端侧设备上本地运行，让PC真正成为Agent自由挥洒能力的舞台。
Thinking模式上线
打破Token焦虑，解锁端侧算力红利
相比快速模式，2.0版本引入的Thinking模式进一步强化了模型在复杂任务中的分解、推理与执行能力。对于需要多步骤操作、跨界面理解和动态判断的GUI任务，模型能够在执行前进行更充分的任务规划，从而提升最终操作的稳定性与成功率。
在100道真机macOSGUI任务实际测试中，基于MacBookPro、AppleM5、16GB内存设备运行的Mano-CUA-4B-2.0端侧模型，在Thinking模式加持下，整体任务成功率较1.0版本提升约9%。
在中高难度任务测试中，Thinking模式的优势更加明显。得益于更强的任务拆解、推理判断与操作规划能力，Mano-CUA端侧模型在相关任务中的成功率较快速模式提升约10%至13%。
在云端模型中，Thinking模式往往意味着冗长的思考链和巨大的Token消耗。每一次深思熟虑，企业和用户都需要为激增的API成本买单，极大限制了复杂AI智能体的普及。
但端侧算力是天然的买断制。硬件资产一旦购置，思考深度的延伸、更长思考链的推演，都不会带来任何额外的边际成本。Mano-CUA2.0在Thinking模式下，可以让模型进行更细致的任务规划与全面思考，不仅有效提升了任务成功率，更由于省去了云端网络传输与排队等待，完成任务的总时间也有望进一步缩短。
这种几乎零成本的深度思考，让高频、复杂的GUI自动化任务在本地大规模落地成为可能。这也意味着在断网、本地部署或隐私敏感等使用环境下，端侧设备也能够从容承担更复杂的业务流程，真正拓展了端侧智能体在办公自动化、软件操作、私有化业务流程等场景中的应用潜力。
Mano-P升级为端侧模型序列
构建开箱即用的PrivateAI生态
为了给开发者提供更系统、更完整的端侧技术支持，开源项目Mano-P将正式作为明略科技Mano系列中，面向端侧模型的统一序列。原有Mano-P模型更名为Mano-CUA后，将作为该序列中的GUI操控模型，继续面向端侧图形界面自动化场景提供能力支持。此次推出的Mano-CUA-4B-2.0模型，正是该系列的强力延伸与纵向迭代。
未来，Mano-P序列将持续发布并开源更多元化的端侧模型，覆盖不同参数量级、不同模态能力。明略科技希望将Mano-P打造为开源社区中功能丰富、开箱即用的端侧模型工具箱，帮助企业与开发者以更低成本构建属于自己的PrivateAI端侧智能应用。
我们正在见证个人电脑诞生以来最重要的一次进化。当AIPC真正转变为“给AI用的PC”，当买断制算力彻底解放了模型的思考深度，明略科技将持续拥抱开源生态，推动端侧AI技术在更多真实场景中落地。更多Mano-P序列开源端侧模型，即将到来！
以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。
热门跟贴