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Microsoft lanza el primer modelo de agente inteligente controlado por computadora con 7 mil millones de parámetros, Fara-7B
El modelo utiliza una arquitectura de decodificador multimodal, capaz de recibir imágenes de capturas de pantalla y contexto de texto, y predecir directamente cadenas de pensamiento parametrizadas y acciones operativas.
Construido sobre Qwen 2.5-VL (7B), soporta una longitud de contexto de 128k, entrenado durante 2.5 días en 64 GPU H100, y lanzado bajo licencia MIT el 24 de noviembre de 2025.
Fara-7B percibe entradas del navegador mediante capturas de pantalla, combinando razonamiento interno y registro del estado histórico para predecir la siguiente acción y sus parámetros (como coordenadas de clic), el entrenamiento depende de un conjunto de datos sintéticos a gran escala.
El modelo puede planificar y ejecutar tareas avanzadas (como reservar restaurantes, solicitar empleos, planificar viajes, etc.).
En cuanto a alineación de seguridad, utiliza métodos de entrenamiento posterior robusto, posee capacidad de reconocimiento de puntos clave, puede rechazar siete tipos de tareas que violen las políticas de uso, y en puntos críticos como ingresar información personal o completar compras, pausa la operación.
Los usuarios pueden desplegar e interactuar mediante repositorios en GitHub, vllm y la herramienta fara-cli, principalmente para tareas automatizadas en páginas web.
(Origen: InFoQ)