네 구성의 표본은 서로 중첩된다. 시드(42)가 같아 mix_ko_en_2080 의 한국어 궤적 593개는 mix_ko_en_5050 의 한국어 1,510개에 완전히 포함되고, 5050 의 영어 1,153개는 2080 의 영어 1,843개에 완전히 포함된다. 따라서 구성 간 차이는 표본 추출이 아니라 언어 비율에서만 온다.

스키마

각 줄이 스텝 하나다(flat JSONL).

필드	설명
`task`	자연어 목표
`traj_id`	궤적 식별자. 앞에 `ko-` / `en-` 접두사가 붙어 소스를 구분한다
`step`	궤적 내 스텝 번호
`image`	스크린샷 상대경로 (아래 "이미지" 참조)
`image_source`	`molmoweb` 또는 `koweb`
`image_size`	`{"width": …, "height": …}`
`thought`	그 스텝의 사고 (한국어 데이터는 한국어, 영어 데이터는 영어)
`action`	액션 dict — 아래 액션 스페이스 참조
`action_call`	액션의 문자열 표기 (`action` 과 항상 일치한다)
`mix_tag`	`ko` / `en`

한국어 행에는 수집 파이프라인의 주석(quality, judge_verdict, task_cluster 등)이 추가로 붙어 있다.

액션 스페이스 (17종)

모든 행이 이 17종을 따르도록 정규화되어 있다. 좌표는 스크린샷 픽셀, 원점은 좌상단.

그룹	액션
Pointer	`click(x,y)` `double_click(x,y)` `right_click(x,y)` `hover(x,y)` `drag(x,y,x2,y2)` `focus(x,y)` `clear(x,y)`
Keyboard	`type(text)` `hotkey(keys)`
Viewport / nav	`scroll(dy,dx)` `goto(url)` `go_back()` `go_forward()`
Pacing	`wait(seconds)`
Termination	`finished(answer)` `fail()` `unknown()`

실제로 등장하는 것은 click scroll type hotkey goto go_back wait finished 이고, 나머지는 사양에는 있으나 이 데이터에는 나타나지 않는다.

정규화에서 적용한 규약 두 가지를 밝혀 둔다.

scroll 은 한국어 원천이 scroll_dy/scroll_dx 로 기록하던 것을 dy/dx 로 통일했다. 값은 그대로다.
wait.seconds 는 원천에 지속시간 정보가 없어 3.0 으로 채운 규약값이다. 복원된 값이 아니다.

이미지

이 리포지토리는 스크린샷을 포함하지 않는다. image 는 소스 루트 기준 상대경로다.

영어 부분(image_source: molmoweb)은 공개 원천에서 그대로 복원된다:

huggingface-cli download allenai/MolmoWeb-SyntheticTrajs \
    --repo-type dataset --local-dir ./MolmoWeb-SyntheticTrajs

python restore_images.py \
    --in  mix_ko_en_2080/training.jsonl \
    --out mix_ko_en_2080/training.local.jsonl \
    --molmoweb-root ./MolmoWeb-SyntheticTrajs

한국어 부분(image_source: koweb)의 원천 스크린샷은 공개 배포본이 없다. 따라서 한국어를 포함한 세 구성(ko_only_20k, mix_ko_en_5050, mix_ko_en_2080)은 이 리포지토리만으로는 학습에 바로 쓸 수 없다.

출처와 라이선스

영어 부분은 allenai/MolmoWeb-SyntheticTrajs 에서 파생했다. 원천은 ODC-BY 1.0 이고 이 파생본도 같은 라이선스를 따른다. 원천의 지시문은 Gemini Flash / GPT 계열 모델로 생성되었으므로 각 제공자의 이용약관도 함께 적용된다.

원천에서 두 서브셋을 의도적으로 제외했다.

node_traversal — bbox 가 문서 좌표계라 클릭의 68% 가 화면 밖이다.
task_seeded_om2w — Online-Mind2Web 평가 오염 소지.

한국어 부분은 자체 수집한 한국어 웹 에이전트 궤적이다.

재현

각 config 디렉터리의 mix_report.json 에 시드, 소스별 스텝 예산, 실제 취한 스텝·궤적 수, 화면 밖 좌표로 제외된 궤적 수가 들어 있다.

참고 결과

Qwen3.5-9B LoRA SFT (r16/α32, 3 epoch, lr 1e-4) 후 Online-Mind2Web 300 태스크, 30-step, WebJudge 판정:

학습 데이터	MolmoWeb JSON 포맷	OpenWebRL tool 포맷
`en_only_20k`	52.33%	36.00%
`mix_ko_en_2080`	38.33%	40.67%
`mix_ko_en_5050`	37.33%	40.67%
`ko_only_20k`	16.00%	—

비율은 선형으로 작동하지 않는다. 한국어를 50%에서 20%로 줄여도 성공률이 움직이지 않고(두 포맷 모두 표준오차 약 4%p 안), 의미 있는 변화는 완전히 뺐을 때만 나타난다. 그 방향조차 포맷에 따라 반대다 — MolmoWeb 포맷에서는 영어 only 가 앞서지만 OpenWebRL 포맷에서는 오히려 가장 낮다.

이 수치는 영어 웹 태스크 한 벤치마크만 측정한 것이다. 한국어 데이터가 한국어 웹에서 갖는 값어치는 여기서 측정되지 않는다.

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