Fara1.5 de Microsoft supera a OpenAI y Google en pruebas de navegación web

Título: El agente de navegador de código abierto de Microsoft, Fara1.5, supera a OpenAI y Google — y está diseñado para funcionar bajo tu control Imagina decirle a una IA que revise cinco sitios de viajes, compare opciones, complete un formulario de reserva y confirme el alquiler más cercano a la playa, y al volver, encuentres la tarea ya completada. Esa es la promesa de los “agentes de uso de computadora”: modelos que leen tu navegador, hacen clic, desplazan y escriben como un humano. Hasta ahora, los líderes en esta carrera eran servicios en la nube costosos y propietarios: el Operator de OpenAI (un producto de $200/mes lanzado en enero de 2025, posteriormente integrado en ChatGPT Agent) y el Gemini 2.5 Computer Use de Google. Esta semana, Microsoft Research dio vuelta la página con Fara1.5: una familia compacta de modelos de código abierto que supera a ambos en benchmarks de navegación web real y publica sus pesos y código de inferencia. Qué es Fara1.5 - Una familia de tres modelos (4B, 9B, 27B parámetros) construidos sobre la base Qwen3.5 de Alibaba y afinados por Microsoft para tareas de navegador. (Los parámetros indican aproximadamente la capacidad del modelo; más parámetros suelen significar más capacidad.) - Todos los pesos del modelo se han liberado públicamente y el código de inferencia está en GitHub, por lo que puedes ejecutar agentes en hardware que controlas en lugar de depender de un proveedor en la nube. Cómo se desempeña (benchmarks web reales) Microsoft se enfocó en el benchmark Online-Mind2Web — 300 tareas realistas en 136 sitios web activos (comparaciones de productos, llenado de formularios, reservas) evaluadas por éxito en la web real y cambiante: - Fara1.5-27B: 72.0% - Operator de OpenAI: 58.3% - Gemini 2.5 Computer Use de Google: 57.3% - Yutori Navigator n1 (principal rival propietario): 64.7% - Fara1.5-9B: 63.4% (ya por encima de OpenAI y Google) Los competidores de código abierto quedaron atrás: GUI-Owl-1.5 de Alibaba (8B) 48.6%; MolmoWeb de AI2 35.3%; Fara-7B anterior de Microsoft 34.1% (por lo que la nueva versión casi duplica la puntuación del modelo anterior). En WebVoyager, un segundo benchmark web en vivo, Fara1.5-27B obtuvo 88.6% (vs. 87.0% del Operator de OpenAI y 83.0% del Holo2-30B de H Company). Por qué gana Microsoft reconstruyó el pipeline de desarrollo de extremo a extremo. Elementos clave: - FaraGen1.5: un sistema personalizado de generación de datos que usó GPT-5.4 (el modelo docente de OpenAI) para producir demostraciones de alta calidad para entrenar Fara1.5 — en resumen, Microsoft aprovechó un modelo superior de OpenAI como docente para entrenar un competidor abierto. - Entrenamiento en dominios sintéticos: seis réplicas completamente funcionales de sitios reales (correo electrónico, calendario, mercados) permitieron al modelo practicar flujos sensibles o irreversibles (inicios de sesión, reservas, envío de correos) sin tocar cuentas reales. - Objetivos y orquestación rediseñados: los datos, los objetivos de entrenamiento, la arquitectura del modelo y la orquestación en tiempo real se optimizaron conjuntamente para hacer que los modelos pequeños sean robustos en tareas “agentes”. Seguridad y control Microsoft enfatizó salvaguardias. Los modelos están diseñados para pausar y solicitar confirmación antes de acciones irreversibles. Una capa UI (Magnetic-UI) y un entorno de navegador aislado (MagneticLite) registran cada acción y permiten a los usuarios detener el agente en cualquier momento. Como señaló Yash Lara de Microsoft, equilibrar puntos de control sólidos con flujos de usuario fluidos es esencial para evitar la fatiga por aprobaciones mientras se mantiene la seguridad del usuario. Esto contrasta con advertencias anteriores de OpenAI sobre agentes que acceden a datos sensibles cuando están conectados a servicios; el enfoque de Microsoft prioriza un entorno aislado y registro explícito. Por qué debería importarles a los de cripto - Pesos abiertos + inferencia on-prem = autosoberanía. Ejecutar modelos agentes en infraestructura controlada se alinea con el énfasis de cripto en custodia y descentralización (piensa en bots autohospedados que pueden interactuar con dapps, exchanges o herramientas DAO sin exponer claves a nubes de terceros). - Comportamiento auditables: los registros del entorno aislado y el código público facilitan que auditores y desarrolladores verifiquen el comportamiento del agente e integren salvaguardias en flujos de contratos inteligentes. - Entorno competitivo: un agente abierto y de alto rendimiento reduce el riesgo de bloqueo a grandes APIs en la nube y podría acelerar herramientas que integran agentes de IA con sistemas en cadena. Disponibilidad y próximos pasos - Fara1.5-9B ya está disponible en Azure AI Foundry; las variantes 4B y 27B llegarán pronto. - Microsoft planea expandir Fara1.5 más allá del navegador hacia software de escritorio y empresarial. Conclusión Fara1.5 es un hito: un agente de navegador lanzado públicamente, con rendimiento competitivo que supera a alternativas propietarias en benchmarks web en vivo, mientras ofrece el control y la transparencia que importan a comunidades conscientes de la privacidad y descentralizadas. Si te importa ejecutar agentes capaces en tu propia pila —desde asistentes automatizados para trading hasta asistentes DAO— este merece atención.