微軟 Fara-7B 效能碾壓 GPT-4o，70億參數模型如何做到本地端秒速運算

微軟最新推出的 Fara-7B 不只是又一款 AI 模型，它用實際數據打臉了「模型越大越聰明」的傳統認知。這款僅有 70 億參數的「電腦使用代理」在多項基準測試中反超 OpenAI 的 GPT-4o，同時還能直接在你的個人電腦上跑起來，完全無需依賴雲端。

性能數據說話：小模型憑什麼贏了

在 WebVoyager 基準測試中，Fara-7B 達成了 73.5% 的任務完成率，直接超越 GPT-4o 的 65.1%。更誇張的是效率指標——完成同樣的操作僅需 16 步，而同級別的 UI-TARS-1.5-7B 則需要 41 步，足足少了 60% 的冗餘步驟。

這不是偶然，而是源於微軟採用了 知識蒸餾 的訓練方法。透過整合多代理系統 Magentic-One 生成的 14.5 萬筆導航範例，微軟成功將大模型的能力壓縮至單一精簡模型中。底層基於 Qwen2.5-VL-7B，配備 128,000 token 的超長上下文窗口，讓視覺理解能力達到新高度。

看螢幕、點滑鼠：像素級推理重新定義自動化

Fara-7B 的殺手鐧在於採用「看螢幕操作」的邏輯。傳統方式依賴瀏覽器結構化代碼，而 Fara-7B 完全基於像素級數據進行推理——讀取螢幕截圖，預測滑鼠點擊、文字輸入、頁面滾動等動作，就算面對代碼混亂的網站也能正常運作。

微軟研究院產品經理 Yash Lara 稱這為「像素主權」，讓醫療、金融等高監管產業也能安心部署在本地。這意味著企業的敏感資訊再也不用上傳到雲端，延遲大幅降低，資料隱私有了真正的保障。

安全機制：自動暫停防線守護關鍵操作

值得一提的是 Fara-7B 內建的「關鍵確認點」機制。當遇到涉及用戶個資或不可逆操作時（如發送信件、金錢轉移），模型會自動暫停並請求人工確認，搭配 Magentic-UI 互動介面，形成真正的人機協作防線。

開源釋出，但還不是生產級別

11 月 24 日，微軟正式將 Fara-7B 以 MIT 授權開源，已在 Hugging Face 與微軟 Foundry 平台上線，支持商業應用。不過微軟也坦白——模型目前還 尚未達到生產環境部署標準，主要適合開發者用於原型測試與功能驗證。

這次發布反映了一個重要轉向：微軟明確表示未來不會盲目追求更大的模型，而是致力於打造「小而聰明、安全」的解決方案。後續還計劃導入強化學習在沙箱環境中進行自訓練，進一步提升模型的自主學習潛力。