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OSWorld-V2
一个开源 AI 基准，用 108 个真实电脑工作流帮助研究者和智能体开发者评测模型在长时程任务上的完成率与稳定性。
工具简介
如果你要比较电脑智能体在“真实长流程任务”里的能力，OSWorld-V2 值得采用；如果你想直接买现成自动化产品，它并不是这类工具。它不是 RPA、也不是通用聊天助手，更准确的类比是“面向 GUI/电脑操作智能体的开源评测基准与数据集站点”。
从现有证据看，它的核心作用是提供 108 个真实世界工作流程，用来衡量模型在长时程电脑任务中的完成表现。社媒转述还提到每个流程对熟练人类约需 1.6 小时，且有帖子引用“当前最佳模型完成率约 20.6%”，这更能说明任务难度和评测价值，而不是说明某个模型已经很好用。对研究团队、模型评测方、做 agent benchmark 的开发者，这类产出很具体：横向对比、复现实验、展示进步幅度。
门槛和成本方面，现有证据只足够支持“它是开源评测项目，采用成本主要在复现实验、算力、环境搭建和人工分析”，看不到可靠的官方定价信息，也不能从社媒帖推断 API 费用或稳定运行成本。由于证据里缺少详细教程、长期实测和失败案例，暂时只能保守判断：更适合有研究工程能力的团队，不适合把它当低门槛即插即用工具的业务用户。
社媒共识偏向“有代表性的 benchmark 更新，说明模型离真实电脑工作仍有明显差距”。但这里的热度证明与好用证明要分开：现有 evidenceSources 几乎都是 X 帖子，且以官号发布、转发式传播和结果摘录为主，能证明它受到关注，也能支持其定位与样本规模；却不足以单独证明评测框架易用、结论稳健或部署门槛低。讨论质量上，当前样本以转发和摘要帖为主，实测帖、教程帖、长文拆解偏少，证据质量中等、样本有限。