AI 风暴席卷全球的第三个年头，开源大模型始终是行业重点攻坚目标。截止目前，GUI 开源大模型已经走过概念验证阶段，逐步向场景调优、端侧部署等生态维度延伸，不仅要拼参数、拼执行力，也要拼场景落地能力，各家大厂的技术竞赛已然进入决胜阶段。
在此阶段，开源与合作是一个绕不开的焦点，7 月 26 日在上海揭幕的世界人工智能大会（WAIC）上，这也是行业贯穿始终的核心议题。
在此次 WAIC 人工智能标准化国际合作论坛上，荣耀作为首批单位，携手阿里、百度等百余家行业领军企业共同发布《智能体协议共建共享联合倡议》，进一步推动行业标准化发展和国际合作。同时，荣耀还带来了全新惊喜：MagicGUI 大模型正式发布并开源。
事实上，国内的大模型开源早已从星星之火演变成燎原之势，前有 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 以千亿参数构筑智能基座，后有阿里、字节、荣耀等科技巨头纷纷加码。对比之下，硅谷众大厂似乎正"逆流"而行，Meta 的 Llama、谷歌的 Gemma 等虽然也开放了部分使用和修改权限，但并未公开训练数据集、仍在限制开发选项，很难称得上真正的开源。
大模型的竞争来到这个阶段，开源的重要意义正在凸显：不仅事关技术平权和产业创新，更是构建 AI 商业生态，加速技术扩散以换取长期价值的关键。要抹平中外发展时间差、在产业落地阶段抢得先机，就要合全行业开发者之力，通过数以亿计的微调催生"链式反应"，打破外国巨头的"算力霸权"——开源是必然选择。
在此背景下，荣耀 MagicGUI 面向全球软硬件开发者正式开源。这不仅是荣耀的首个开源 GUI 大模型，也是其"阿尔法战略"的重要里程碑：高达 70 亿的参数规模，基于荣耀 Magic V5 常用场景用机操控准确率达到 91.5%，较业内同类顶级开源模型高出 16.4%，性能足以比肩 SOTA。（SOTA 是 "State of the Art" 的缩写，中文可译为"最先进的"，常用于描述某一领域当前技术或模型的最高水平。例如，在人工智能领域，SOTA 模型指在特定任务中性能最优的模型，如数学证明、自然语言处理等方向。）
详细拆解之下，MagicGUI 在 GUI 数据采集框架、知识数据构建方法、动作空间定义等维度都有一系列开创性成果，比如构建了全新的数据采集与构建框架，优化了数据配比与筛选方案，在此基础上构建了多样且高质量的数据集。但其最具突破性的能力，在于对两大训练阶段——继续预训练和强化微调的迭代创新。
首先，在继续预训练阶段，MagicGUI 重点改进数据处理、合成数据等环节，目的是夯实基础能力，全方位提升大模型在推理、规划、动作执行上的综合表现。
比如在数据处理环节中，MagicGUI 通过过滤相似、重复数据，搭配启发式规则和开源模型评估，多重筛选、拦截掉低质数据。合成数据环节同样以提高数据质量为目的，一边结合 UI 元素类别、空间位置、形状等维度合成更全面的 UI 描述数据集，一边优化开源模型，批量合成多难度层次指令数据。
其次，强化微调训练阶段，MagicGUI 采用了极具创新性的采样策略—— GRPO 双重过滤方案。
所谓双重过滤，即静态过滤与动态过滤的结合：一方面，通过静态过滤剔除生成响应中始终给出完全正确 / 错误预测的样本，专注于更有挑战性和信息量的样本；另一方面则借助动态过滤模式，不对全部正确 / 错误的结果进行训练，保证强化微调效果。
技术上的突破有没有价值，不能光靠参数说话，落地到应用侧的效果也是重要检验标准。可喜的是，我们已经能看到荣耀 MagicGUI 借助关键能力突破，落地应用荣耀 Magic V5 等一系列成果，以及对用户实际生活的帮助。
比如通过一语多平台打车功能，用户只需一句话就能在高德、滴滴等主流 APP 自动完成叫车，此外还可以轻松完成打开 APP、修改地址、选择车型等细致的指令。而在这背后，想必少不了 MagicGUI 单步操作等关键能力的进步。
不积跬步无以至千里，GUI 大模型的研发与创新从来不是一蹴而就的，更像是一场比拼耐力的马拉松。在 MagicGUI 的发布，承载着荣耀长期、大力度、毫不保留的资源与人才投入。
当然，展望未来，相信中国科技企业也不会停下继续探索的步伐。目前 GUI 开源大模型仍有不少困扰整个行业的难题有待解决，如 OOD 泛化、安全与隐私保护等。
这些难题既是各大科技巨头的挑战，也是机会。谁能抢先一步取得下一阶段的突破性进展，谁就更有机会抢到技术话语权——而到最终，技术层面上的创新还是会落地产业、应用，给开发者、用户带去实打实的便利与体验优化。
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