1. Introduction au tutoriel

Fara-7B est le premier SLM (Small Language Model) agentique destiné à un usage informatique, publié par Microsoft Research en novembre 2025.

Malgré le fait qu'il ne possède que 7 milliards (7B) de paramètres, le modèle fonctionne exceptionnellement bien dans les tâches de manipulation de pages Web du monde réel, atteignant des performances de pointe parmi les modèles de taille similaire dans de multiples tests de référence Web Agent.
Il atteint des performances de pointe (SOTA) et approche, voire surpasse, des modèles à plus grande échelle sur certaines tâches.

Les résultats de recherche pertinents sont Fara-7B : Un modèle agentique efficace pour l'utilisation informatique.

Configuration matérielle recommandée : une seule carte graphique RTX 5090.

2. Exemples de projets

L'exemple suivant illustre les capacités d'automatisation de Fara-7B sur de véritables pages web :

Demande : Veuillez faire une recherche sur le lauréat du prix Nobel Tu Youyou.

Affichage de la page de résultats : 

⚠️ Toutes les opérations ci-dessus sont effectuées via un véritable navigateur, et non une « simulation de texte ».

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3. Étapes de l'opération

1. Après avoir démarré le conteneur, cliquez sur l'adresse API pour accéder à l'interface Web

Après avoir démarré la tâche dans la console OpenBayes, cliquez sur l'adresse de l'API dans la barre d'informations de droite pour accéder à la page d'interface utilisateur Web Fara-7B. 

Si la page s'affiche Bad Gateway  Si vous ne parvenez pas à accéder au site, veuillez patienter 1 à 3 minutes et actualiser la page.
Il s'agit d'un phénomène normal lors du chargement et de l'initialisation du modèle.

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2️⃣ Utilisation d'une interface utilisateur Web pour les tâches des agents

Sur la page web, vous pouvez saisir directement des tâches en langage naturel, par exemple :

• «Veuillez consulter les prévisions météo pour demain à Pékin.»
• Trouvez le prix d'un produit sur différentes plateformes de commerce électronique.
• «Trouver et organiser les informations sur le site web spécifié»

Le modèle effectuera automatiquement :

1. Ouvrir la page web
2. Comprendre le contenu de la page
3. Effectuer un clic/défilement/saisie
4. Accomplissez la tâche en plusieurs étapes et fournissez les résultats. 

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Affichage de la page des résultats : 

Soutien au projet

Merci à l'équipe de Microsoft Research d'avoir rendu le projet Fara-7B open source, et aux contributeurs de la communauté pour leur maintenance et leurs améliorations.

• Entrepôt en amont :https://github.com/microsoft/fara
• Exemple de contributeur majeur : corbyrosset (historique des commits :https://github.com/microsoft/fara/commits?author=corbyrosset）

Informations sur la citation

Si vous utilisez ce projet dans vos recherches ou votre article, veuillez citer l'œuvre originale (telle que reconnue officiellement) :

@article{fara7b2025,
  title={Fara-7B: An Efficient Agentic Model for Computer Use},
  author={Awadallah, Ahmed and Lara, Yash and Magazine, Raghav and Mozannar, Hussein and Nambi, Akshay and Pandya, Yash and Rajeswaran, Aravind and Rosset, Corby and Taymanov, Alexey and Vineet, Vibhav and Whitehead, Spencer and Zhao, Andrew},
  journal={arXiv:2511.19663},
  year={2025}
}