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微软首款专为电脑操作设计的开源智能体小模型 Fara-7B 发布：支持 Win11 端侧运行，性能达同级最强

2025-11-25 09:13:19 来源：IT之家 A+A-

微软于11月24日宣布推出全新的开源小型语言模型Fara-7B，这是一个专门用于计算机操作的“Agentic”模型，能够通过鼠标和键盘执行网页任务。作为微软首个面向电脑使用场景的小模型（SLM），Fara-7B由70亿参数构成，在同级体量中达到领先性能，并能在设备端本地运行，实现更低延迟及更好的隐私保护。

微软首款专为电脑操作设计的开源智能体小模型 Fara-7B 发布：支持 Win11 端侧运行，性能达同级最强

Fara-7B不同于传统聊天模型依赖文本交互的方式，而是通过视觉解析网页截图并在屏幕上执行点击、输入、滚动等动作，无需依赖额外的可访问性树或多个大模型协作。为了训练这一模型，微软构建了一条全新的合成数据生成流程，模拟复杂多步骤的网页任务，这些任务来源于真实用户需求和真实网页。该流程依托Magentic-One框架，涵盖任务生成、任务求解及轨迹验证三个阶段，最终用于训练模型的数据包括14.5万条任务轨迹、100万步骤，以及定位、描述与视觉问答等辅助任务数据。

微软首款专为电脑操作设计的开源智能体小模型 Fara-7B 发布：支持 Win11 端侧运行，性能达同级最强

Fara-7B基于Qwen2.5-VL-7B底座，支持最长128k上下文。在执行任务时，它会在预测动作前输出推理内容，并调用Playwright的标准操作（如click (x,y) 和type ()）及网页宏操作（如web_search ()）。训练方式以监督微调为主，未使用强化学习。测试结果显示，Fara-7B在多项公开基准（WebVoyager、Online-Mind2Web、Deepshop）以及微软新公布的WebTailBench中表现优异，在部分任务中领先同级模型UI-TARS-1.5-7B，并能与更大规模、通过复杂提示方式驱动的系统竞争。此外，第三方合作机构Browserbase采用人工验证方式对Fara-7B进行评测，发现其在WebVoyager上取得了62%的通过率（包含重试）。

微软首款专为电脑操作设计的开源智能体小模型 Fara-7B 发布：支持 Win11 端侧运行，性能达同级最强

微软指出，尽管Fara-7B已展现出良好性能，但仍然处于实验性发布阶段，特别是在处理复杂任务准确性、指令遵循以及减少幻觉方面仍存在局限，未来将持续改进。考虑到智能体模型可能带来的特殊风险，微软采取了多项安全措施，比如要求模型在涉及敏感操作时暂停并征求用户同意；所有操作均被记录；模型需在沙盒环境中运行；并且在训练过程中加入拒绝执行不当任务的示例。在WebTailBench-Refusals的111个红队测试任务中，Fara-7B的拒绝率达到82%。

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目前，Fara-7B已在Microsoft Foundry与Hugging Face平台上以MIT许可形式开源，并整合进Magentic-UI研究原型。微软还计划提供针对Copilot+ PC优化的版本，用户可通过VSCode的AI Toolkit下载并在Windows 11本地运行，支持NPU加速。未来，更强的端侧CUA模型仍有提升空间，包括依赖更优底座模型与在真实及沙盒环境中应用强化学习。

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