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=== User: Fara-7B: An Efficient Agentic Model for Computer Use ===
Fara-7B: An Efficient Agentic Model for Computer Use
Published November 24, 2025
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/fara-7b-an-efficient-agentic-model-for-computer-use/
概要を説明してください。

=== Assistant: 以下は、Microsoft Research Blog「Fara-7B: An Efficient Agentic Model for Computer Use」の概要です。 ===
以下は、Microsoft Research Blog「Fara-7B: An Efficient Agentic Model for Computer Use」の概要です。
（内容はアップロードされた全文を基にまとめています）Fara-7B_An_efficient_agentic_sm…

=== Fara-7B は、Microsoft が公開した 7Bパラメータの小型・オープンウェイト「コンピュータ操作エージェント（CUA）」モデル。 ===
Webページを視覚的に認識し、クリック・スクロール・タイピングなどを行って実際にPCを操作できる点が特徴。

==== - 7B規模ながら、同サイズ帯でSOTA性能 ====
* 大規模モデルの「複数モデル連携型エージェント」を1モデルに蒸留した構造
* オンデバイス実行が可能で、 - 低レイテンシ - プライバシー向上（データが外に出ない） を実現。

Fara-7B は Qwen2.5-VL-7B をベースとし、128kコンテキストに対応。

==== - スクリーンショットのみを入力 アクセシビリティツリーなどの構造化データを使わず、「人間と同じように画面を見て判断」する。 ====
* 出力は 1. reasoning（思考） 2. Playwright などのツールコール（click(x,y), type() など）
* マクロ操作（web_search、visit_url）にも対応。

==== 研究用途ではなく、実際のWebタスクに使える。 ====
例：
* フォーム入力
* 情報検索
* 旅行やレストラン予約
* ショッピング
* アカウント管理
* GitHubや地図検索との連携

Magentic-UI と統合されており、デモ動画も提供されている。

==== CUAデータの不足を解消するため、Microsoft が構築した新しい合成データパイプラインを使用。 ====

===== - 多数の公開URLをカテゴリ別に収集 =====
* 「映画チケットを予約」「商品比較」など現実的タスクを大量生成
* これをベースに新ベンチマーク WebTailBench を構築。

===== - Magentic-One の Orchestrator / WebSurfer / UserSimulator を使用 =====
* 完成した“解法の軌跡（trajectory）”を記録。

===== - Alignment Verifier =====
* Rubric Verifier
* Multimodal Verifier → 成功率の低い軌跡は破棄。

最終的に 145,000 trajectory（100万ステップ）を学習に使用。

==== 主な比較： ====

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→ 小型ながら 大型モデルのGPT-4oエージェントを多数の領域で上回る。

コスト効率でも、競合の7Bエージェントが平均41ステップ必要なところ、Fara-7Bは 16ステップ と効率的。

==== PC操作エージェントの特性上、安全設計を強化。 ====
* Sandbox環境での実行推奨
* 全アクションをログ化し、ユーザーが監視・中断できる
* Microsoft Responsible AI Policy に基づく拒否学習
* 82% の拒否率（WebTailBench-Refusals）
* 「Critical Points（個人情報入力・送信前など）」で必ず停止して確認を求める強制ルール

==== - Microsoft Foundry ====
* Hugging Face（MITライセンス）
* Copilot+ PC 向けに NPU 最適化版も提供予定
* VSCode AI Toolkit から導入可能
* Magentic-UI 実装も公開

=== Fara-7Bは、 ===
* 小型オープンウェイト
* オンデバイス実行可能
* 実際にPCを自動操作できるエージェントモデル
* 強力な性能と安全設計 を兼ね備え、CUA（Computer Use Agent）の新しい基準を提示した実験的モデル。

特に「7Bでここまでできるのか」という点が大きな意義で、
今後の個人端末で動くエージェントコンピューティングの未来に直結するリリース。