# LBS-27B: открыты веса модели, которая увеличивает детали на скриншотах

Источник: https://modelium.tech/zhurnal/lbs-27b-visual-observation-gui-local/

26 октября команда inclusionAI открыла веса LBS-27B: модель анализирует скриншот и может попросить увеличить нужный участок, прежде чем указать цель. Это исследовательский компонент для локального запуска через vLLM, а не готовое приложение, которое самостоятельно нажимает кнопки. Для увеличения фрагментов нужен отдельный клиент; домашнего пути установки авторы не предлагают.

LBS-27B: открыты веса модели, которая увеличивает детали на скриншотах

На скриншоте нужно найти маленькую кнопку, но общий вид не позволяет разобрать её подпись. Модель LBS-27B от команды inclusionAI устроена так, чтобы сначала запросить увеличенный фрагмент изображения, а затем указать место на исходном экране. 26 октября 2026 года авторы выложили веса модели. **Это новость об исследовательской модели, а не готовый домашний рецепт**: самостоятельно увеличивать картинку или нажимать на кнопку модель не умеет. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2)

## Что меняется для локального анализа экранов?

Вместо ответа по одному общему изображению LBS-27B может текстом запросить действие `crop_image` — вырезать и показать нужную часть крупнее. Отдельная программа должна выполнить такой запрос, передать фрагмент обратно и сопоставить координаты с исходным скриншотом. Итоговая точка задаётся на исходном изображении; чтобы реально нажать кнопку, потребуется ещё один исполнитель. Это полезный строительный блок для разработчика локального помощника по экрану, но не готовый помощник для обычного пользователя. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2)

Исходная основа — Qwen3.8-27B. По описанию авторов, LBS обучали на синтетических примерах поиска элементов интерфейса, а затем проверяли не только на экранах, но и на вопросах по изображениям. Слово «локально» здесь означает возможность обслуживать опубликованные веса на собственном оборудовании; вся цепочка останется локальной только если клиент обработки изображений и исполнитель действий тоже работают у вас. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2)

## Что доступно и сколько подтверждено?

В закреплённой ревизии Hugging Face есть двенадцать файлов весов Safetensors и индекс, который ссылается на все двенадцать. Карточка отмечает лицензию весов Apache 2.0, но отдельного файла LICENSE в репозитории модели нет; код ветки LBS опубликован с собственным Apache-2.0 LICENSE, а базовая Qwen3.8-27B имеет отдельный файл Apache-2.0 LICENSE. Права на сторонние скриншоты и наборы данных нельзя выводить из лицензии модели. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2) [s3](#src-s3)

Авторы сообщают **81,15% точности указания цели на 1 581 примере ScreenSpot-Pro** при полном цикле увеличения. Они также указывают 59,67% на 3 000 вопросах PerceptionBench, где ответ оценивала отдельная модель Deepseekv4-flash-0731, запущенная авторами. Это их оценки, не независимый тест Modelium. Сравнивать их напрямую с результатами других моделей нельзя без одинакового способа увеличения и оценщика; авторы сами отмечают разные условия сравнений. [s2](#src-s2) [s4](#src-s4)

## Нужно ли что-то устанавливать сейчас?

Если вы просто хотите, чтобы локальный помощник объяснил, где кнопка на экране, готового приложения здесь пока нет. Разработчикам авторы предлагают запустить файлы модели через программу vLLM и подключить свой клиент для увеличения фрагментов. Пример в репозитории использует четыре ускорителя — это **конфигурация примера, не доказанный минимум**. Редакция не запускала модель и не проверяла совместимость на домашнем компьютере. Для первого знакомства достаточно открыть карточку весов и оценить, нужен ли вам именно исследовательский компонент с собственным клиентом. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2)

Источники проверены 27 октября 2026 года; зафиксированы ревизии модели и кода. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2)

## Источники

1. [inclusionAI LBS-27B: карточка и файлы модели, ревизия e6ab883](https://huggingface.co/inclusionAI/LBS-27B/tree/e6ab883fa2b1d2579bf2616d38b6989b4af0333d) — получено 2026-10-27
2. [inclusionAI UI-Venus, ветка LBS: код, инструкция и LICENSE, коммит 555e42e](https://github.com/inclusionAI/UI-Venus/tree/555e42e2bcb2cdc43562228a5e2f5c711fffcfae) — получено 2026-10-27
3. [Qwen3.8-27B: лицензия базовой модели](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B/blob/1d4bf0f2ff6012fd82039f2fa52739d0dd7c60c0/LICENSE) — получено 2026-10-27
4. [inclusionAI: условия сравнения LBS, зафиксированный файл](https://github.com/inclusionAI/UI-Venus/blob/555e42e2bcb2cdc43562228a5e2f5c711fffcfae/docs/BENCHMARK_OVERVIEW.md) — получено 2026-10-27