Microsoft lança o Fara-7B, primeiro modelo de agente com 7 bilhões de parâmetros para tarefas de computador

Mensagem AIMPACT, 16 de maio (UTC+8): A Microsoft lançou o Fara-7B, seu primeiro modelo de linguagem pequeno com 7 bilhões de parâmetros projetado especificamente para cenários de uso computacional. O modelo utiliza uma arquitetura de decodificador multimodal capaz de receber imagens de capturas de tela e contexto textual para prever diretamente cadeias de pensamento e ações operacionais com parâmetros. Construído sobre o Qwen 2.5-VL (7B), suporta comprimento de contexto de 128k, foi treinado por 2,5 dias em 64 GPUs H100 e foi lançado sob licença MIT em 24 de novembro de 2025. O Fara-7B interpreta entradas de navegador por meio de capturas de tela, combinando raciocínio interno e registros de estado histórico para prever a próxima ação e seus parâmetros (como coordenadas de clique), com treinamento baseado em grandes conjuntos de dados totalmente sintéticos. O modelo pode planejar e executar tarefas avançadas, como reservar restaurantes, candidatar-se a empregos e planejar viagens. Em termos de alinhamento de segurança, emprega métodos robustos de pós-treinamento, com capacidade de identificação de pontos críticos, recusando sete categorias de tarefas que violam políticas de uso e pausando operações em pontos-chave, como inserção de informações pessoais ou conclusão de compras. Os usuários podem implantar e realizar consultas interativas por meio do repositório GitHub, vllm e ferramenta fara-cli, com aplicações principais em tarefas automatizadas na web. (Fonte: InFoQ)