FA
模型参数
70亿
上下文长度
暂无数据
多语言支持
暂无数据
推理能力
暂无数据
Microsoft Research 首代原生 computer-use SLM；7B，截图+文本输入，直接预测带坐标的动作，面向浏览器自动化。
数据优先来自官方发布（GitHub、Hugging Face、论文），其次为评测基准官方结果，最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
Fara-7B
模型基本信息
推理过程
暂无数据
思考模式
不支持思考模式
上下文长度
暂无数据
最大输出长度
暂无数据
模型类型
多模态大模型
输入/输出模态
文本、图像 → 文本
发布时间
2025-11-26
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
是
总参数 / 激活参数
70亿 / 暂无数据
知识截止
暂无数据
Fara-7B
开源和体验地址
Fara-7B
官方介绍与博客
DataLearnerAI博客
暂无
Fara-7B
API接口信息
接口速度
暂无数据
暂无公开的 API 定价信息。
Fara-7B
评测结果
Fara-7B 当前已收录的代表性评测结果包括 WebVoyager（4 / 4，得分 73.50）、Online-Mind2Web（4 / 4，得分 34.10）。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格，便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。
Fara-7B
发布机构
Microsoft Azure
查看发布机构详情 Fara-7B
模型解读
Fara-7B 是 Microsoft 发布的多模态模型。Microsoft Research 首代原生 computer-use SLM；7B，截图+文本输入，直接预测带坐标的动作，面向浏览器自动化。官方首次公开日期为 2025-11-26。
规格与公开信息
- 架构：Multimodal decoder-only CUA; Qwen2.5-VL lineage
- 参数规模：7B
来源：https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/fara-7b-an-efficient-agentic-model-for-computer-use/
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