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Microsoft a publié le premier modèle d'agent intelligent contrôlé par ordinateur avec 7 milliards de paramètres, Fara-7B
Ce modèle utilise une architecture de décodeur multimodal, capable de recevoir des images de captures d'écran et du contexte textuel, pour prédire directement des chaînes de pensée paramétrées et des actions opérationnelles.
Basé sur Qwen 2.5-VL (7B), il supporte une longueur de contexte de 128k, a été entraîné pendant 2,5 jours sur 64 GPU H100, et publié sous licence MIT le 24 novembre 2025.
Fara-7B perçoit le navigateur via des captures d'écran, combinant le raisonnement interne et l'enregistrement de l'historique pour prédire la prochaine action et ses paramètres (comme les coordonnées de clic), l'entraînement reposant sur un vaste ensemble de données synthétiques complètes.
Le modèle peut planifier et exécuter des tâches avancées (comme réserver un restaurant, postuler à un emploi, planifier un voyage, etc.).
En matière d'alignement de sécurité, il utilise une méthode de formation postérieure robuste, possède une capacité d'identification des points clés, peut refuser sept types de tâches violant la politique d'utilisation, et suspend ses opérations à des points critiques tels que la saisie d'informations personnelles ou la finalisation d'achats.
Les utilisateurs peuvent déployer et interagir via des outils comme le dépôt GitHub, vllm et fara-cli, principalement pour l'automatisation des tâches web.
(Source : InFoQ)