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microsoft/Mage-VL-Cowork · 허깅페이스
microsoft/Mage-VL-Cowork · Hugging Face
핵심 요약
4B 규모의 소형 시각-언어 모델 Mage-VL-Cowork가 효율적인 컴퓨터 제어 성능을 입증했습니다.
- 소형 모델 성능 — 4B 규모에서 OSWorld-Verified 66.0% 달성
- 효율성 개선 — 모델 호출 13% 감소 및 출력 토큰 25.4% 절감
- 학습 방식 — 5단계 전문화 및 통합 커리큘럼 적용
- 온디바이스 지능 — 자율 데스크톱 에이전트의 새로운 가능성 제시
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Mage-VL-Cowork는 효율적인 4B 소형 비전-언어 모델이 업스트림 티처-하니스 에볼루션(upstream teacher-harness evolution), 워크플로우 우선 환경 합성(Mage-CUA-Forge), 그리고 5단계 전문화 후 통합 커리큘럼과 결합했을 때 하이브리드 컴퓨터 사용을 완벽하게 마스터할 수 있다는 걸 보여줌. 온라인 RL 이후 **4B 규모에서 최고의 성능(OSWorld-Verified 기준 66.0%)**을 달성하면서도 모델 호출 횟수는 13.0%, **출력 토큰은 25.4%**나 줄였음. Mage-VL-Cowork는 자율 데스크톱 에이전트를 위한 온디바이스 인텔리전스의 한계를 한 단계 더 끌어올렸다고 보면 됨.
