7BパラメータでGPT-4oを上回ったAIエージェント: Microsoft Fara-7B

Microsoft Researchが開発したFara-7Bは、70億パラメータ規模の小型AIエージェントで、Web閲覧、フォーム入力、予約などのコンピューター作業を直接実行する。WebVoyagerベンチマークで73.5%の成功率を達成し、GPT-4o(65.1%)とUI-TARS(66.4%)を上回った。このモデルはクラウドなしでユーザーのPC上で動作し、データプライバシーを保護しながら、スクリーンショットだけでマウスクリック・キーボード入力・スクロールなどを処理する「ピクセル主権」方式を採用しており、効率的である（平均16ステップで作業完了）。

動作原理は、Magentic-Oneシステムを通じて14万5,000件の合成タスク経路を生成・圧縮したデータで学習した点にあり、Copilot+ PCのNPUで高速に動作する。安全機能としては、「Critical Point」でユーザー承認を求め、Magentic-UIで行動を追跡・介入できる。MITライセンスでHugging FaceとMicrosoft Foundryに公開された。

他のベンチマーク（Online-Mind2Web 34.1%、DeepShop 26.2% など）でも優れた性能を示したが、複雑な作業では精度低下やハルシネーションの問題が限界として指摘されている。Microsoftはこれを「概念実証」レベルと評価しており、オープンソース化によって開発者エコシステムを拡大する見通しだ。

結論: Fara-7Bは小型モデルの潜在力を示し、クラウド依存を減らした個人向けAIアシスタント時代を切り開く重要な事例だ。今後は強化学習によって、さらに安全で知的な発展が期待される。

[wedding]

小型モデルはプロンプトへの依存が強すぎて簡単には使いにくいですが……やはり答えは反復的なテストしかないのでしょうか？