阿里巴巴推出 GUI 智能体基座模型 Qwen-UI-Agent，以真实世界为中心，覆盖移动端、电脑端、网页端及深度搜索，旨在突破模拟测试限制，实现复杂真实设备无缝操作。其在 MobileWorld 移动端测试中获 82.1% 高分，领先多个主流模型，综合性能全面超越行业旗舰。
阿里巴巴8月20日发布GUI智能体基座模型Qwen-UI-Agent，覆盖移动端、电脑端、网页端及深度搜索，多项核心基准超越业界旗舰。移动端MobileWorld得82.1%，分别领先GPT-5.6Sol和Claude Opus4.8达12.0和14.6个百分点，展现强劲实力。
软银集团7月14日宣布，与美国AI初创公司Sierra达成战略合作，并成为其在日本独家合作伙伴。双方将联合推出基于智能AI代理的新一代客服解决方案。软银旗下线上品牌Linemo已率先接入该技术，后续将推广至软银、Y!mobile等核心品牌及其他业务线。
AI编程工具Cursor在传出被SpaceX收购后，随即推出移动应用“Cursor Mobile”，使开发者能通过手机随时随地启动与指导AI编码代理。该应用契合其向独立编码代理的转型，用户既可新建代理，也可与桌面端正在运行的代理保持实时连接。
一款能够自我进化的移动助手，专为复杂任务设计。
24/7社交媒体潜在客户生成工具
AI驱动的移动应用调试工具
Meta 开发的子十亿参数语言模型，适用于设备端应用。
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meiki.text.detect.v0.1是专门针对视频游戏和漫画文本检测的高精度、低延迟OCR模型，在日语相关内容上表现优异。该模型基于D-FINE检测器架构，采用MobileNet v4 small作为骨干网络，提供两种分辨率变体以适应不同应用场景。
facebook
MobileLLM-Pro是Meta推出的10亿参数高效设备端语言模型，专为移动设备优化，支持128k上下文长度，提供高质量推理能力。该模型通过知识蒸馏技术训练，在多项基准测试中超越同规模模型，并支持近乎无损的4位量化。
MobileLLM-R1是Meta发布的高效推理模型系列，包含140M、360M和950M三种规模。该模型专门针对数学、编程和科学问题进行优化，在参数规模较小的情况下实现了与大规模模型相当甚至更优的性能。
MobileLLM-R1是Meta发布的高效推理语言模型系列，专注于数学、编程和科学问题解决。该模型在参数规模较小的情况下仍能取得优异性能，提供完整的训练配方和数据源支持复现研究。
MobileLLM-R1是Facebook推出的高效推理模型系列，专注于数学、编程和科学问题解决。该模型在仅使用约2T高质量标记进行预训练的情况下，在多项基准测试中取得了优异性能。
MobileLLM-R1是专注于数学、编程和科学问题的高效推理模型系列，在较少训练数据下实现出色性能，提供完整的训练配方和数据源。
MobileLLM-R1是Meta推出的高效推理模型系列，专注于解决数学、编程和科学问题。该模型提供140M、360M和950M三个规模版本，具有出色的推理能力和可复现性。
MobileLLM-R1是MobileLLM系列中的高效推理模型，专门针对数学、编程和科学问题进行优化，在参数规模更小的情况下实现了更高的准确率，具有低训练成本和高效率的特点。
valentinocc
基于MobileNetV2架构的深度学习模型，专门用于识别和分类120种不同犬种。通过迁移学习技术微调，能够准确识别各类犬种并提供置信度评分。
Acly
MobileSAM是一款轻量级的图像分割模型，能够根据点或框提示生成目标掩码，专为在消费级硬件上进行高效推理而设计。
riddhimanrana
fastvlm-0.5b-captions是基于FastVLM-0.5B第三阶段模型微调而来的高效视觉语言模型，专为移动设备上的结构化图像描述而设计。该模型采用LoRA微调、4位量化和MobileCLIP-S0视觉塔技术，显著降低了内存占用，可在iPhone等移动设备上实现实时推理。
MobileLLM-ParetoQ是一个专为移动设备优化的极低比特大语言模型量化框架，支持1位、1.58位、2位、3位和4位量化设置，在保持高性能的同时显著降低资源消耗。
qualcomm
YamNet是一个基于AudioSet数据集训练的音频事件分类模型，采用Mobilenet_v1深度可分离卷积架构，专为移动设备部署优化，能够准确识别和分类各种音频事件。
MobileLLM是Meta开发的优化Transformer架构语言模型，专为资源受限的端侧应用设计，参数规模从125M到1.5B不等。
vonjack
MobileLLM是Meta专为资源受限设备端应用优化的自回归语言模型，采用优化的Transformer架构，集成了SwiGLU激活函数、深而窄架构、嵌入共享和分组查询注意力等关键技术，在零样本常识推理任务中表现出色。
ozair23
基于MobileNetV2架构的植物病害图像分类模型，在图像分类任务上达到97.77%的准确率
该模型采用FAIR非商业研究许可，适用于非商业研究用途，遵循FAIR可接受使用政策。
MobileLLM是一种专为设备端用例优化的语言模型，采用优化的Transformer架构，能在资源受限的设备上高效运行，在零样本常识推理任务中取得了显著的准确率提升。
MobileLLM是一款专为设备端应用优化的自回归语言模型，采用优化的Transformer架构，集成了SwiGLU激活函数、深而窄架构、嵌入共享和分组查询注意力等关键技术，在资源受限的设备端提供强大的语言处理能力。
Meta发布的研究模型，适用于非商业研究用途
Mobile Next - MCP服务器是一个用于移动自动化的平台无关接口，支持iOS和Android设备的自动化操作，无需特定平台知识。
Claude Mobile是一个MCP服务器，支持通过自然语言控制Android、iOS、Desktop和Aurora OS设备，提供统一的自动化操作、智能截图、权限管理和UI交互功能。
移动端自动化MCP服务，为Cursor AI提供Android/iOS设备控制能力，支持39个操作工具、智能验证、测试脚本生成等功能，无需AI密钥即可使用。
一个通过AI控制移动设备的MCP服务，提供设备管理、应用安装、日志获取等功能，支持Android和iOS平台。
一个提供移动设备自动化能力的MCP服务器，支持通过结构化UI数据与移动设备交互。
一个基于FastMCP 2.0和清洁架构的现代iOS自动化服务器，具有模块化设计、跨平台准备和云部署功能。
移动开发MCP验证工具，通过强制任务规划、代码质量检查和UI/UX规范执行，解决AI助手'随意编码'问题，支持Flutter、React Native、iOS和Android平台
Android Mobile MCP是一个通过模型上下文协议实现Android设备自动化的工具，提供UI操作、应用管理和屏幕捕获等功能
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