NorthCUA-Pro

NorthCUA-Pro — крупнейшая модель семейства NorthCUA от beipo-ai: 397B параметров всего и 17B активных, mixture-of-experts на базе Qwen3.5. Она принимает запросы, скриншоты и историю взаимодействия, а выдаёт рассуждения, ответы и tool calls для desktop- или браузерного runtime. Для computer-use нужен официальный NorthCUA Harness; координаты GUI строго нормализованы в normalized_1000 (0–1000), а перевод в пиксели выполняет Harness.

🍒 Ключевые особенности

• 👀 Визуальное grounding и мультимодальные наблюдения для desktop-приложений и веб-сценариев.
• 👉 Обучение на длинных траекториях: зависимые шаги, промежуточные артефакты и проверка результата.
• 💪 Семейство: Nano 9B dense, Mini 35B total / 3B active MoE и Pro 397B total / 17B active MoE.
• 🥳 Открытые веса под Apache-2.0; в репозитории Safetensors, tokenizer, image processor и chat template.
• 🔥 Контекст 262 144 токена; 122 шарда, около 793.63 ГБ на диске.

👉 Пример

import torch
from transformers import AutoProcessor, Qwen3_5MoeForConditionalGeneration
model_id = 'beipo-ai/NorthCUA-Pro'
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = Qwen3_5MoeForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id, dtype=torch.bfloat16, device_map='auto')

Подробнее

По отчёту: ScreenSpot-Pro — 93.30% accuracy (SFT), OSWorld-G — 90.96%, OSWorld-Verified — 88.64% success (RL), WebArena-Verified — 73.89% (RL). Это исследовательские результаты, не новые замеры именно этих весов.
Для весов нужно около 793.63 ГБ на диске; оценок VRAM в карточке нет, нужен достаточный суммарный объём памяти ускорителей.
Действия и заявленные результаты могут быть неверными: проверяйте важные изменения и изолируйте окружение.