微軟最新推出の **Fara-7B** は、単なるAIモデル以上のものであり、実際のデータを用いて「モデルが大きいほど賢い」という従来の認識を覆しています。この70億パラメータの「コンピュータ使用代理」モデルは、複数のベンチマークテストでOpenAIのGPT-4oを上回り、さらにあなたの個人コンピュータ上で直接動作可能で、クラウドに依存する必要は全くありません。## 性能データが語る：小さなモデルが勝つ理由WebVoyagerのベンチマークテストでは、Fara-7Bは73.5%のタスク完了率を達成し、GPT-4oの65.1%を直接上回っています。さらに効率指標では、同じ操作を完了するのに必要なステップ数はわずか16であり、同レベルのUI-TARS-1.5-7Bは41ステップも必要とし、無駄なステップを60%削減しています。これは偶然ではなく、Microsoftが**知識蒸留**の訓練手法を採用した結果です。Magnetic-Oneという複数エージェントシステムが生成した14.5万件のナビゲーション例を統合し、大規模モデルの能力をシンプルなモデルに圧縮に成功しました。基盤は**Qwen2.5-VL-7B**に基づき、128,000トークンの超長コンテキストウィンドウを備え、視覚理解能力も新たな高みへと到達しています。## 画面を見て、マウスをクリック：ピクセルレベルの推論が自動化を再定義Fara-7Bの決め手は、「画面操作」のロジックを採用している点です。従来の方法はブラウザの構造化コードに依存していましたが、Fara-7Bは完全にピクセルレベルのデータに基づいて推論を行います。スクリーンショットを読み取り、マウスクリックや文字入力、ページスクロールなどの動作を予測し、コードが乱雑なウェブサイトでも正常に動作します。Microsoft研究院のプロダクトマネージャーYash Laraはこれを「ピクセル主権」と呼び、医療や金融など高規制産業でも安心してローカル展開できると述べています。これにより、企業の敏感情報はクラウドにアップロードする必要がなくなり、遅延も大幅に低減され、データプライバシーも真に守られることになります。## セキュリティメカニズム：自動一時停止防御線で重要操作を守る注目すべきは、Fara-7Bに内蔵された「重要確認ポイント」機能です。ユーザーの個人情報や不可逆操作（例：メール送信、資金移動）に関わる場合、モデルは自動的に一時停止し、人間の確認を求めます。Magnetic-UIのインタラクションインターフェースと連携し、真の人間とAIの協働防御線を形成しています。## オープンソース化、しかしまだ本番環境には非対応11月24日、MicrosoftはFara-7BをMITライセンスのもとオープンソース化し、Hugging FaceやMicrosoft Foundryプラットフォームで公開、商用利用もサポートしています。ただし、Microsoftは正直に認めています——このモデルは**現段階では「本番環境展開の基準には達していない」**ため、主に開発者によるプロトタイプや機能検証に適しているとしています。今回のリリースは重要な転換点を示しています。Microsoftは今後、大きなモデルの追求を盲目的に行うのではなく、「小さくて賢く、安全な」ソリューションの構築に注力すると明言しています。さらに、強化学習をサンドボックス環境で自己訓練させる計画も進めており、モデルの自主学習能力を一層高めていく予定です。
微軟 Fara-7B 效能圧倒 GPT-4o、70億パラメータモデルがローカルで秒速計算を実現する方法
微軟最新推出の Fara-7B は、単なるAIモデル以上のものであり、実際のデータを用いて「モデルが大きいほど賢い」という従来の認識を覆しています。この70億パラメータの「コンピュータ使用代理」モデルは、複数のベンチマークテストでOpenAIのGPT-4oを上回り、さらにあなたの個人コンピュータ上で直接動作可能で、クラウドに依存する必要は全くありません。
性能データが語る：小さなモデルが勝つ理由
WebVoyagerのベンチマークテストでは、Fara-7Bは73.5%のタスク完了率を達成し、GPT-4oの65.1%を直接上回っています。さらに効率指標では、同じ操作を完了するのに必要なステップ数はわずか16であり、同レベルのUI-TARS-1.5-7Bは41ステップも必要とし、無駄なステップを60%削減しています。
これは偶然ではなく、Microsoftが知識蒸留の訓練手法を採用した結果です。Magnetic-Oneという複数エージェントシステムが生成した14.5万件のナビゲーション例を統合し、大規模モデルの能力をシンプルなモデルに圧縮に成功しました。基盤はQwen2.5-VL-7Bに基づき、128,000トークンの超長コンテキストウィンドウを備え、視覚理解能力も新たな高みへと到達しています。
画面を見て、マウスをクリック：ピクセルレベルの推論が自動化を再定義
Fara-7Bの決め手は、「画面操作」のロジックを採用している点です。従来の方法はブラウザの構造化コードに依存していましたが、Fara-7Bは完全にピクセルレベルのデータに基づいて推論を行います。スクリーンショットを読み取り、マウスクリックや文字入力、ページスクロールなどの動作を予測し、コードが乱雑なウェブサイトでも正常に動作します。
Microsoft研究院のプロダクトマネージャーYash Laraはこれを「ピクセル主権」と呼び、医療や金融など高規制産業でも安心してローカル展開できると述べています。これにより、企業の敏感情報はクラウドにアップロードする必要がなくなり、遅延も大幅に低減され、データプライバシーも真に守られることになります。
セキュリティメカニズム：自動一時停止防御線で重要操作を守る
注目すべきは、Fara-7Bに内蔵された「重要確認ポイント」機能です。ユーザーの個人情報や不可逆操作（例：メール送信、資金移動）に関わる場合、モデルは自動的に一時停止し、人間の確認を求めます。Magnetic-UIのインタラクションインターフェースと連携し、真の人間とAIの協働防御線を形成しています。
オープンソース化、しかしまだ本番環境には非対応
11月24日、MicrosoftはFara-7BをMITライセンスのもとオープンソース化し、Hugging FaceやMicrosoft Foundryプラットフォームで公開、商用利用もサポートしています。ただし、Microsoftは正直に認めています——このモデルは**現段階では「本番環境展開の基準には達していない」**ため、主に開発者によるプロトタイプや機能検証に適しているとしています。
今回のリリースは重要な転換点を示しています。Microsoftは今後、大きなモデルの追求を盲目的に行うのではなく、「小さくて賢く、安全な」ソリューションの構築に注力すると明言しています。さらに、強化学習をサンドボックス環境で自己訓練させる計画も進めており、モデルの自主学習能力を一層高めていく予定です。