Title: Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48 - freem

URL Source: https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48

Published Time: Fri, 23 Oct 2026 06:03:18 GMT

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_This conversation was exported from ChatGPT_[[1]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-1)

## gpt-5-1[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=1 "Edit section: gpt-5-1") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=1 "Edit section's source code: gpt-5-1")]

### User: Fara-7B: An Efficient Agentic Model for Computer Use[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=2 "Edit section: User: Fara-7B: An Efficient Agentic Model for Computer Use") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=2 "Edit section's source code: 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/](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。[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=3 "Edit section: Assistant: 以下は、Microsoft Research Blog「Fara-7B: An Efficient Agentic Model for Computer Use」の概要です。") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=3 "Edit section's source code: 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。[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=4 "Edit section: 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。") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=4 "Edit section's source code: 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[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=5 "Edit section: - 7B規模ながら、同サイズ帯でSOTA性能") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=5 "Edit section's source code: - 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。[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=6 "Edit section: - 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。") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=6 "Edit section's source code: - 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。[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=7 "Edit section: 研究用途ではなく、実際のWebタスクに使える。") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=7 "Edit section's source code: 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。[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=8 "Edit section: 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。") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=8 "Edit section's source code: 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[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=9 "Edit section: - 多数の公開URLをカテゴリ別に収集") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=9 "Edit section's source code: - 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[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=10 "Edit section: - Magentic-One の Orchestrator / WebSurfer / UserSimulator を使用") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=10 "Edit section's source code: - Magentic-One の Orchestrator / WebSurfer / UserSimulator を使用")]

*   完成した“解法の軌跡（trajectory）”を記録。

##### - Alignment Verifier[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=11 "Edit section: - Alignment Verifier") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=11 "Edit section's source code: - 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：[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=12 "Edit section: 主な比較：") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=12 "Edit section's source code: 主な比較：")]

| | | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |

→ 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。[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=13 "Edit section: PC操作エージェントの特性上、安全設計を強化。") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=13 "Edit section's source code: 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[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=14 "Edit section: - Microsoft Foundry") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=14 "Edit section's source code: - 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、[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=15 "Edit section: Fara-7Bは、") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=15 "Edit section's source code: 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。

## gpt-5-1-thinking[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=16 "Edit section: gpt-5-1-thinking") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=16 "Edit section's source code: gpt-5-1-thinking")]

### User: 詳細に解説してください。[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=17 "Edit section: User: 詳細に解説してください。") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=17 "Edit section's source code: User: 詳細に解説してください。")]

詳細に解説してください。

### Assistant: では、ブログ記事の内容を、背景や狙いも含めてもう少し「中身が見える」形で整理していきます。Fara-7BAnefficientagenticsm…[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=18 "Edit section: Assistant: では、ブログ記事の内容を、背景や狙いも含めてもう少し「中身が見える」形で整理していきます。Fara-7BAnefficientagenticsm…") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=18 "Edit section's source code: Assistant: では、ブログ記事の内容を、背景や狙いも含めてもう少し「中身が見える」形で整理していきます。Fara-7BAnefficientagenticsm…")]

では、ブログ記事の内容を、背景や狙いも含めてもう少し「中身が見える」形で整理していきます。Fara-7B_An_efficient_agentic_sm…

Microsoft[[2]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-2)

#### 1. Fara-7B の位置づけ：小型 SLM × コンピュータ操作エージェント[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=19 "Edit section: 1. Fara-7B の位置づけ：小型 SLM × コンピュータ操作エージェント") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=19 "Edit section's source code: 1. Fara-7B の位置づけ：小型 SLM × コンピュータ操作エージェント")]

*   Microsoft は 2024 年に Phi 系 SLM や Phi Silica（Copilot+ PC 向けオンデバイス SLM） を出して、「小型だけど賢いモデル路線」を押し出してきた。Microsoft[[3]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-3)
*   Fara-7B はその延長線上で、 - “コンピュータ操作（Computer Use）専用にチューニングした 7B のエージェントモデル” - しかも MIT ライセンスのオープンウェイト という位置づけ。

ここでいう Computer Use Agent (CUA) は、 「テキストで答えを書く」のではなく、実際にブラウザ上でクリック・スクロール・入力してタスクを完遂するエージェント のこと。Fara-7B_An_efficient_agentic_sm…

Fara-7B の狙いはざっくり言うと：

*   7B クラスで SOTA の Web エージェント性能
*   しかも オンデバイスで動かせる軽さ（レイテンシ低＆プライバシー高）
*   マルチモデル連携の複雑なシステムを 1 モデルに蒸留して、デプロイをシンプルにするFara-7B_An_efficient_agentic_sm…

という、「小さくてよく動くコンピュータ用 LLM」を見せる実験的リリースです。

#### 2. どう動くのか：人間と同じ「画面ベース」の observe–think–act[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=20 "Edit section: 2. どう動くのか：人間と同じ「画面ベース」の observe–think–act") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=20 "Edit section's source code: 2. どう動くのか：人間と同じ「画面ベース」の observe–think–act")]

##### 2.1 入力：スクリーンショットだけを見る[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=21 "Edit section: 2.1 入力：スクリーンショットだけを見る") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=21 "Edit section's source code: 2.1 入力：スクリーンショットだけを見る")]

Fara-7B の特徴は、アクセシビリティツリーや DOM 解析に頼らず、ブラウザのスクリーンショットだけを見て行動を決めること。Microsoft[[4]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-4)

*   入力コンテキスト： - すべてのユーザー指示 - これまでの行動履歴 - 最新 3 枚のブラウザウィンドウのスクリーンショットMicrosoft[[5]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-5)

つまり「人間が画面を見て、『次どこクリックしよう？』と考える」のに近いスタイル。

##### 2.2 出力：思考テキスト＋ツールコール[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=22 "Edit section: 2.2 出力：思考テキスト＋ツールコール") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=22 "Edit section's source code: 2.2 出力：思考テキスト＋ツールコール")]

各ステップで、Fara-7B は

1.   “thinking” メッセージ - 内部推論（次の行動をどう決めたかのテキスト）
2.   ツールコール - Playwright の標準操作：click(x, y)、type() など - マクロ操作：web_search()、visit_url() などMicrosoft[[6]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-6)

という「観察 → 思考 → 行動（observe–think–act）」のパターンで動きます。Fara-7B_An_efficient_agentic_sm…

##### 2.3 ベースモデルとコンテキスト[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=23 "Edit section: 2.3 ベースモデルとコンテキスト") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=23 "Edit section's source code: 2.3 ベースモデルとコンテキスト")]

*   ベースは Qwen2.5-VL-7B（マルチモーダル・128k コンテキスト対応）。Microsoft[[7]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-7)
*   7B という小ささながら、長い履歴と複数スクリーンショットを同時に扱える。

これを 単なるチャットモデルではなく、「ツール実行主体」として finetune したものが Fara-7B です。

#### 3. データ生成パイプライン：マルチエージェントで作る合成「操作ログ」[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=24 "Edit section: 3. データ生成パイプライン：マルチエージェントで作る合成「操作ログ」") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=24 "Edit section's source code: 3. データ生成パイプライン：マルチエージェントで作る合成「操作ログ」")]

##### 3.1 なぜ合成データが必要か[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=25 "Edit section: 3.1 なぜ合成データが必要か") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=25 "Edit section's source code: 3.1 なぜ合成データが必要か")]

CUA の学習用データは、

*   1 タスクが数十ステップに及ぶ
*   各ステップごとに「どこを見てどう行動したか」をラベル付け

…という超工数案件で、人手収集はほぼ無理。そこで Microsoft は 人手ラベル無しでスケールする合成データパイプラインを作った、というのがこの論文の大ネタです。Microsoft[[8]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-8)

##### 3.2 段階1：Task Proposal（タスク生成）[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=26 "Edit section: 3.2 段階1：Task Proposal（タスク生成）") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=26 "Edit section's source code: 3.2 段階1：Task Proposal（タスク生成）")]

Magentic-One フレームワークの上で、以下のようにタスクを作ります。Microsoft[[9]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-9)

*   公開 Web をクロールし、URL をカテゴリ付け（ショッピング、旅行、レストランなど）
*   それを「シード」として、 例：映画サイトの URL → 「NYC の AMC Union Square で Downton Abbey Grand Finale のチケットを 2 枚取れ」 のような、実用感のあるタスクを生成。
*   さらに、ランダムサンプリングした URL について、 - まず汎用プロンプトでタスク案を作る - LLM エージェントがサイトを探索しながらタスク内容を徐々に具体化

こうして得られたタスクの一部は、新ベンチマーク “WebTailBench” のテストセットとしても公開されます。Microsoft[[10]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-10)

WebTailBench の “Tail” は、「既存ベンチではあまりカバーされていない、現実的だけどニッチなタスク群」（求人探し、不動産、価格比較、予約など）を意識している。
##### 3.3 段階2：Task Solving（マルチエージェントで解く）[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=27 "Edit section: 3.3 段階2：Task Solving（マルチエージェントで解く）") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=27 "Edit section's source code: 3.3 段階2：Task Solving（マルチエージェントで解く）")]

生成したタスクは、Magentic-One ベースのマルチエージェントシステムで解かれます。Microsoft[[11]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-11)

主な役割：

*   Orchestrator エージェント - 全体のプランを立て、次に何をするか指示
*   WebSurfer エージェント - ブラウザを操作し、実際にクリック・スクロール・入力を行う担当
*   UserSimulator エージェント - 途中でユーザー入力が必要なとき、その役を演じる（例：ログイン情報、選好など）

それぞれが、

観察（画面） → 思考メッセージ → 行動（ツールコール）
を繰り返し、1 タスク分の “trajectory（軌跡）” を生成します。Fara-7B_An_efficient_agentic_sm…

##### 3.4 段階3：Trajectory Verification（自動審査）[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=28 "Edit section: 3.4 段階3：Trajectory Verification（自動審査）") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=28 "Edit section's source code: 3.4 段階3：Trajectory Verification（自動審査）")]

生成された軌跡はそのままでは学習に使わず、3 種類の「検証エージェント」でフィルタリングします。Microsoft[[12]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-12)

1.   Alignment Verifier - 実行された行動列が、タスクの意図に沿っているか
2.   Rubric Verifier - 「完了条件」を明文化したルーブリックに照らしてスコアリング
3.   Multimodal Verifier - スクリーンショットとエージェントの応答を見て、本当に完了しているか確認

基準に満たない trajectory は破棄されるので、ノイズの多い自動生成データをかなり絞り込んだ “準ゴールド” データにしているイメージです。

##### 3.5 学習データの規模[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=29 "Edit section: 3.5 学習データの規模") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=29 "Edit section's source code: 3.5 学習データの規模")]

最終的に、

*   145,000 trajectory
*   約 100 万ステップ

からなるデータセットを構築し、これに加えて

*   UI 要素の位置当て（grounding）
*   画像キャプション
*   VQA（視覚質問応答）

といった補助タスク用データも入れて学習しています。Microsoft[[13]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-13)

#### 4. 学習方法：マルチエージェント → 7B モデルへの蒸留[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=30 "Edit section: 4. 学習方法：マルチエージェント → 7B モデルへの蒸留") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=30 "Edit section's source code: 4. 学習方法：マルチエージェント → 7B モデルへの蒸留")]

##### 4.1 なぜ「1 モデル」にするのか[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=31 "Edit section: 4.1 なぜ「1 モデル」にするのか") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=31 "Edit section's source code: 4.1 なぜ「1 モデル」にするのか")]

マルチエージェントは強力ですが、実運用は大変：

*   オーケストレーションロジックが複雑
*   レイテンシ・コストもかさむ

そこで著者らは、このマルチエージェントの振る舞いを “教師” として 1 つの 7B モデルに蒸留しています。Microsoft[[14]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-14)

Fara-7B は、「多段の高機能エージェントシステムで得た実行ログを、1 つの小型マルチモーダルモデルに圧縮した証明実験」という位置づけ。
##### 4.2 observe–think–act の列として線形化[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=32 "Edit section: 4.2 observe–think–act の列として線形化") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=32 "Edit section's source code: 4.2 observe–think–act の列として線形化")]

マルチエージェントで得た

画面 → 思考 → 行動 → 画面 → 思考 → 行動 → …
という流れを、「observe–think–act のシーケンス」としてトークン列に線形化し、通常の SFT ロスで学習しています。Microsoft[[15]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-15)

*   ここで重要なのは、 - RL ではなく、あくまで SFT のみで報告結果を出している点。Microsoft[[16]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-16) - つまり「合成データ＋SFT＋良いベースモデルだけでも、かなり強い CUA が作れる」という主張。

RL on live web / sandbox 環境は「今後の方向性」として明示されています。Microsoft[[17]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-17)

#### 5. ベンチマーク評価：7B なのに frontier 系と戦えてしまう[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=33 "Edit section: 5. ベンチマーク評価：7B なのに frontier 系と戦えてしまう") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=33 "Edit section's source code: 5. ベンチマーク評価：7B なのに frontier 系と戦えてしまう")]

##### 5.1 使っているベンチ[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=34 "Edit section: 5.1 使っているベンチ") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=34 "Edit section's source code: 5.1 使っているベンチ")]

ブログでは、以下の 4 つで評価しています。Microsoft[[18]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-18)

1.   WebVoyager - 一般的な Web ナビゲーション・タスク
2.   Online-Mind2Web - Mind2Web 系の、より構造化された Web タスク
3.   DeepShop - EC 系（ショッピング中心）
4.   WebTailBench（新規提案） - 映画やイベントのチケット予約 - レストラン予約 - 価格比較 - 求人応募、不動産探し - より複雑なマルチステップタスク など

評価は BrowserBase 上で統一されたブラウザ環境を使い、各ベンチマークの LLM-as-judge を用いた “Task Success Rate (%)” で行っています。Microsoft[[19]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-19)

##### 5.2 他モデルとの比較結果[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=35 "Edit section: 5.2 他モデルとの比較結果") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=35 "Edit section's source code: 5.2 他モデルとの比較結果")]

表に出ている主な比較相手は：

*   GPT-4o ベースの SoM Agent（Set-of-Marks エージェント）
*   GLM-4.1V-9B-Thinking
*   OpenAI computer-use-preview
*   UI-TARS-1.5-7B（同じく Qwen2.5-VL-7B ベース）

結果の一部はこうです（% = 成功率）：Microsoft[[20]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-20)

| モデル | WebVoyager | Online-Mind2Web | DeepShop | WebTailBench | | --------------------------- | ---------- | --------------- | -------- | ------------ | | SoM Agent (GPT-4o) | 65.1 | 34.6 | 16.0 | 30.0 | | GLM-4.1V-9B-Thinking | 66.8 | 33.9 | 32.0 | 22.4 | | OpenAI computer-use-preview | 70.9 | 42.9 | 24.7 | 25.7 | | UI-TARS-1.5-7B | 66.4 | 31.3 | 11.6 | 19.5 | | Fara-7B | 73.5 | 34.1 | 26.2 | 38.4 |

ざっくりいうと：

*   WebVoyager / WebTailBench では Fara-7B がトップ
*   DeepShop でも OpenAI の computer-use-preview を上回る
*   Online-Mind2Web では OpenAI モデルの方が上、というトレードオフ

つまり

「7B クラスのオンデバイス候補が、frontier クラスのクラウド CUA とかなり良い勝負をしている」
というパフォーマンスが示されています。

##### 5.3 コスト vs 精度：新しいパレートフロンティア[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=36 "Edit section: 5.3 コスト vs 精度：新しいパレートフロンティア") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=36 "Edit section's source code: 5.3 コスト vs 精度：新しいパレートフロンティア")]

Figure 1 では、WebVoyager について

*   各モデルに 最大 3 回のリトライ（pass@K） を認めた上での成功率
*   x 軸に「トークン課金コスト」を置いたグラフ

を出していて、Fara-7B が「高精度かつ低コスト」という新しいパレートフロンティア上にいることを強調しています。Microsoft[[21]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-21)

同じ Qwen2.5-VL-7B ベースの UI-TARS-1.5-7B と比較すると：

*   推論単価は同じ（openrouter の最安値で 1M トークンあたり $0.2）Microsoft[[22]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-22)
*   しかし - UI-TARS-1.5-7B：平均 約 41 ステップ - Fara-7B：平均 約 16 ステップ

でタスク完了に至る、とされています。つまり 「同じエンジンだが、Fara のほうが運転がうまい」 という感じ。

##### 5.4 BrowserBase による独立評価[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=37 "Edit section: 5.4 BrowserBase による独立評価") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=37 "Edit section's source code: 5.4 BrowserBase による独立評価")]

さらに BrowserBase 側で

*   WebVoyager を人間アノテータ付きで評価
*   Fara-7B が 62% 成功率

という結果も出しています（ただしリトライ戦略が標準スコアと異なるため、他スコアと単純比較は NG と注意書きあり）。Microsoft[[23]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-23)

#### 6. 安全設計：スクリーンショット・サンドボックス・Critical Point[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=38 "Edit section: 6. 安全設計：スクリーンショット・サンドボックス・Critical Point") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=38 "Edit section's source code: 6. 安全設計：スクリーンショット・サンドボックス・Critical Point")]

Fara-7B は 実際にブラウザを動かす ので、チャットボットとは別種のリスクがあります。ブログではかなりの紙幅を割いて、安全設計について説明しています。Microsoft[[24]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-24)

##### 6.1 取り扱う情報とプライバシー[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=39 "Edit section: 6.1 取り扱う情報とプライバシー") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=39 "Edit section's source code: 6.1 取り扱う情報とプライバシー")]

*   入力として扱うのは - ブラウザのスクリーンショット - ユーザーのタスク指示 - 実行中セッションの行動履歴
*   それ以外（アクセシビリティツリーや外部の補助データ）は読み込まないMicrosoft[[25]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-25)

→ **「人間の目に見えている範囲だけを使う」**ことで、データアクセス範囲を明示的に限定している。

さらに、

*   すべての行動はログ化され、ユーザーが監査可能
*   サンドボックス環境での実行を前提とし、いつでも介入・停止できる設計Microsoft[[26]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-26)

##### 6.2 有害タスクへの拒否学習と評価[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=40 "Edit section: 6.2 有害タスクへの拒否学習と評価") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=40 "Edit section's source code: 6.2 有害タスクへの拒否学習と評価")]

*   公開の安全データ＋ Microsoft 内部で作成した「拒否すべきタスク」を混ぜて学習
*   WebTailBench-Refusals という 111 件のレッドチーミングタスクで評価し、 82% の拒否率 を確認したと書かれています。Microsoft[[27]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-27)
*   Microsoft の社内レッドチームでも、 - 有害コンテンツ - jailbreak 試行 - 不 grounded 応答 - prompt injection などに対する耐性を重点的にテスト。Microsoft[[28]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-28)

##### 6.3 Critical Point の強制ストップ[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=41 "Edit section: 6.3 Critical Point の強制ストップ") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=41 "Edit section's source code: 6.3 Critical Point の強制ストップ")]

面白いのはここで、「Critical Point」という概念を OpenAI Operator のシステムカードを引用しつつ採用している点です。Microsoft[[29]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-29)

*   Critical Point とは： - 個人情報の入力 - 送金・予約確定・メール送信などの不可逆な操作 を実行する前に、必ずユーザーの明示的な同意が要る局面。
*   Fara-7B の学習データはすべて、 - Critical Point で一度立ち止まり、 - 「ここから先はあなたの許可がないと進めません」とユーザーに確認 するようにラベル付けされている。Fara-7B_An_efficient_agentic_sm…

→ これにより、勝手に購入・勝手に送信みたいな事故を抑えることを目指しています。

#### 7. 提供形態とエコシステム[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=42 "Edit section: 7. 提供形態とエコシステム") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=42 "Edit section's source code: 7. 提供形態とエコシステム")]

*   MIT ライセンスのオープンウェイトで、 - Microsoft Foundry（Azure AI Studio 側） - Hugging Face から入手可能。Microsoft[[30]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-30)
*   さらに、 - Copilot+ PC 向けに量子化・シリコン最適化済み版も配布予定 - VS Code の AI Toolkit 経由で、NPU を使ったオンデバイス実行ができるようにする。Microsoft[[31]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-31)
*   研究用 UI である Magentic-UI にも組み込まれており、 - ショッピング - GitHub issues のサマリ - 地図ツール＋検索の組み合わせ などのデモが公開されている。Microsoft[[32]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-32)

Microsoft としては、

「コンピュータ操作エージェントを試したい人が、とりあえずオンデバイスで安全に遊べる“実験キット”」
として Fara-7B ＋ Magentic-UI ＋ AI Toolkit の組を差し出している感じです。

#### 8. 限界と今後の方向性[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=43 "Edit section: 8. 限界と今後の方向性") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=43 "Edit section's source code: 8. 限界と今後の方向性")]

ブログでは、 Fara-7B が

*   複雑なタスクでの精度低下
*   指示の取り違え
*   幻覚（hallucination）

といった LLM 一般の弱点をまだ共有していることを素直に認めています。Microsoft[[33]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-33)

そのうえで、今後の方向性として：

1.   より強力なマルチモーダル基盤モデルへの置き換え
2.   ライブ／サンドボックス環境での RL（強化学習） による性能向上
3.   BrowserBase との協力による WebTailBench の人間評価環境の整備Microsoft[[34]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-34)

を挙げ、「これはあくまで最初の一歩であり、コミュニティからのフィードバックや実験を通じて次を作る」と締めています。Microsoft[[35]](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_note-35)

#### まとめ：Fara-7B が示しているもの[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=44 "Edit section: まとめ：Fara-7B が示しているもの") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=44 "Edit section's source code: まとめ：Fara-7B が示しているもの")]

技術的なポイントを一言でまとめるなら、

「多エージェント＋合成データで学習した行動ログを、7B クラスのマルチモーダルモデルに蒸留すると、frontier 級 CUA に迫る性能をオンデバイスサイズで実現できる」
という実証だと言えます。

同時に、安全面では

*   スクリーンショット限定の情報取り扱い
*   サンドボックス前提
*   ログの完全記録
*   高拒否率＋ Critical Point での停止

といった設計を組み込んでおり、「コンピュータ操作エージェントをどう安全に設計するか」の一つの回答例にもなっています。

## References[[edit](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&veaction=edit&section=45 "Edit section: References") | [edit source](https://freemwiki.com/index.php?title=Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48&action=edit&section=45 "Edit section's source code: References")]

1.   [↑](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_ref-1)["Fara-7B: An Efficient Agentic Model for Computer Use"](https://chatgpt.com/share/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48). ChatGPT. Retrieved 2025-11-26.
2.   [↑](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_ref-2)["Microsoft"](https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/fara-7b-an-efficient-agentic-model-for-computer-use/). microsoft.com. Retrieved 2025-11-26.
3.   [↑](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_ref-3)["Microsoft"](https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/fara-7b-an-efficient-agentic-model-for-computer-use/). microsoft.com. Retrieved 2025-11-26.
4.   [↑](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_ref-4)["Microsoft"](https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/fara-7b-an-efficient-agentic-model-for-computer-use/). microsoft.com. Retrieved 2025-11-26.
5.   [↑](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_ref-5)["Microsoft"](https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/fara-7b-an-efficient-agentic-model-for-computer-use/). microsoft.com. Retrieved 2025-11-26.
6.   [↑](https://freemwiki.com/wiki/Openai/6924c941-3e3c-8006-945a-8a314a773d48#cite_ref-6)["Microsoft"](https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/fara-7b-an-efficient-agentic-model-for-computer-use/). microsoft.com. Retrieved 2025-11-26.
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