Microsoft Research presentó Fara1.5, una familia de agentes diseñados para usar navegadores en tres tamaños — 4B, 9B y 27B-junto con FaraGen1.5, la canalización sintética que generó las trayectorias de entrenamiento. Los agentes corren en el sandbox MagenticLite; la variante de 27B alcanzó 72% de éxito en la benchmark Online‑Mind2Web, lo que evidencia un avance en la habilidad de los modelos para completar tareas web complejas.
Los modelos se construyen a partir de checkpoints base Qwen3.5 y operan bajo un bucle observe‑think‑act. Cada paso considera el historial de conversación y las tres capturas de pantalla más recientes, genera pensamientos y emite una única acción siguiente. El espacio de acción incluye entradas de mouse y teclado, acciones web (por ejemplo, búsquedas) y meta‑acciones para memorizar hechos o solicitar aclaraciones.
En la evaluación Online‑Mind2Web, que consiste en 300 tareas repartidas en 136 sitios, Fara1.5‑27B logró 72% de éxito. Para comparación, OpenAI Operator obtuvo 58.3%, Gemini 2.5 Computer Use 57.3%, Yutori Navigator n1 64.7% y Fara1.5‑9B 63.4%. El predecesor Fara‑7B había registrado 34.1% en la misma prueba, mostrando una mejora notable entre generaciones.
El entrenamiento usó aproximadamente dos millones de muestras en una mezcla supervisada: 60% trayectorias web, 12.8% entornos sintéticos, 12.5% formularios e interacciones, 8.8% grounding y 4.9% VQA; la pérdida se aplica únicamente a los tres turnos más recientes. FaraGen1.5 incluye entornos sintéticos (Mail, Calendar, Stream, ML, Stay, Scheduler) con frontend, API y bases de datos con datos de persona, lo que permite entrenar tareas autenticadas como el envío de correo.
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