مايكروسوفت Fara-7B يتفوق بشكل كبير على GPT-4o، كيف يمكن لنموذج يتكون من 7 مليار معلمة أن يحقق حسابات بسرعة عالية على الجهاز المحلي

مايكروسوفت أطلقت أحدث نموذج Fara-7B، وهو ليس مجرد نموذج ذكاء اصطناعي آخر، بل أثبت من خلال بيانات حقيقية أن الاعتقاد التقليدي بأن “كلما كان النموذج أكبر، كان أذكى” غير صحيح. هذا النموذج الذي يضم فقط 7 مليارات من المعاملات يتفوق في العديد من الاختبارات على GPT-4o الخاص بـ OpenAI، كما يمكن تشغيله مباشرة على حاسوبك الشخصي دون الاعتماد على السحابة.

الأداء يتحدث: لماذا فاز النموذج الصغير

في اختبار WebVoyager، حقق Fara-7B معدل إكمال مهام بنسبة 73.5%، متفوقًا على GPT-4o الذي حقق 65.1%. والأكثر إثارة هو مؤشر الكفاءة — حيث يتطلب إتمام نفس العملية 16 خطوة فقط، بينما يحتاج UI-TARS-1.5-7B من نفس المستوى إلى 41 خطوة، أي أقل بنسبة 60% من الخطوات الزائدة.

وهذا ليس صدفة، بل ناتج عن اعتماد مايكروسوفت على تقنية تقطير المعرفة في التدريب. من خلال دمج 14.5 ألف مثال تنقل من نظام الوكيل المتعدد Magentic-One، نجحت مايكروسوفت في ضغط قدرات النموذج الكبير إلى نموذج مبسط وفعال. يعتمد النموذج على Qwen2.5-VL-7B، مع نافذة سياق طويلة جدًا تصل إلى 128,000 رمز، مما يرفع قدرات الفهم البصري إلى مستوى جديد.

مشاهدة الشاشة، والنقر بالفأرة: إعادة تعريف الاستدلال على مستوى البكسل

الميزة الأساسية لـ Fara-7B هي اعتماده على منطق “التفاعل مع الشاشة”. فبدلاً من الاعتماد على كود منظم داخل المتصفح، يقوم النموذج بالاستدلال استنادًا إلى بيانات البكسل — يقرأ لقطات الشاشة، ويتوقع نقرات الماوس، وإدخال النصوص، وعمليات التمرير، وغيرها، حتى على المواقع ذات الكود المعقد.

مدير منتجات معهد مايكروسوفت Yash Lara وصف ذلك بـ “السيادة على البكسل”، مما يتيح للقطاعات عالية التنظيم مثل الرعاية الصحية والمالية نشر النموذج بأمان على الأجهزة المحلية. هذا يعني أن المعلومات الحساسة لن تُرفع إلى السحابة، مما يقلل من التأخير ويعزز حماية البيانات والخصوصية بشكل حقيقي.

آليات الأمان: نظام التوقف التلقائي لحماية العمليات الحساسة

من الجدير بالذكر أن Fara-7B مزود بآلية “نقطة تأكيد مهمة”. عند التعامل مع بيانات شخصية أو عمليات لا يمكن التراجع عنها (مثل إرسال رسائل أو تحويل أموال)، يتوقف النموذج تلقائيًا ويطلب تأكيدًا يدويًا، مع دمجه مع واجهة تفاعل Magentic-UI، ليشكل خط دفاع بشري-آلي حقيقي.

إصدار مفتوح المصدر، لكنه ليس جاهزًا للإنتاج بعد

في 24 نوفمبر، أطلقت مايكروسوفت رسميًا نموذج Fara-7B بموجب ترخيص MIT، وهو متاح الآن على منصتي Hugging Face وMicrosoft Foundry، ويدعم الاستخدام التجاري. ومع ذلك، اعترفت مايكروسوفت أن النموذج لم يصل بعد إلى معايير النشر في بيئة الإنتاج، وهو موجه بشكل رئيسي للمطورين للاختبار الأولي والتحقق من الوظائف.

هذا الإصدار يعكس تحولًا مهمًا: حيث أكدت مايكروسوفت أنها لن تسعى مستقبلًا وراء نماذج أكبر بشكل أعمى، بل ستركز على تطوير حلول “صغيرة وذكية وآمنة”. كما تخطط لإدخال التعلم المعزز في بيئة آمنة للتدريب الذاتي، بهدف تعزيز قدرات التعلم المستقل للنموذج بشكل أكبر.