MiroThinker v1.5 ： MiroMind推出的开源搜索Agent模型

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主要介绍

MiroThinker v1.5 是MiroMind团队于2026年1月发布的开源搜索智能体模型，专为复杂任务推理与信息检索设计。其核心突破在于通过“交互式扩展（Interactive Scaling）”技术，将模型能力从内部参数扩张转向外部信息交互，实现轻量级参数下超越传统大模型的性能。该模型支持多语言任务，具备主动求证、多轮校验和反幻觉能力，在多个基准测试中表现优异，尤其擅长处理信息不完备条件下的长轨迹推理任务。

功能特点

• 交互式推理：通过“推理-验证-修正”循环，引入外部信息作为校验锚点，解决传统模型逻辑坍塌问题。
• 时序敏感训练：严格遵循因果律，训练时仅能基于过去信息推演，杜绝未来数据泄露导致的幻觉。
• 多语言支持：在中文（BrowseComp-ZH）和英文（BrowseComp）基准测试中均表现突出。
• 轻量级高性能：30B参数版本性能对标万亿参数模型，推理成本低至单条0.07美元。
• 多模态工具集成：支持网页浏览、代码执行、文件处理等，可无缝对接外部工具链。

优缺点

优点：

• 成本效益高：以极低参数规模实现高性能，推理速度与性价比显著优于传统大模型。
• 抗幻觉能力强：通过主动求证和多轮校验机制，确保推理结果的真实性与可靠性。
• 时序逻辑严谨：时序敏感训练使其在预测类任务中具备独特优势。

缺点：

• 依赖外部工具：部分功能需调用外部API，对网络环境与工具兼容性要求较高。
• 训练门槛高：时序敏感沙盒与可控数据合成体系需复杂的技术栈支持。

如何使用

1. 在线体验：访问MiroMind官方Demo平台（如DR MiroMind），通过自然语言输入任务需求，模型将自动调用工具并返回结果。
2. 本地部署：
   • 下载模型权重与代码库（需24GB以上显存）。
   • 配置环境依赖（如Python 3.10+、uv包管理器）。
   • 通过API调用模型服务，支持任务分解、信息检索等场景。
3. 插件集成：利用Hugging Face或GitHub提供的预构建插件，快速嵌入现有工作流。

框架技术原理

• 交互式扩展（Interactive Scaling）：将模型训练重点从内部参数优化转向外部信息交互，通过高频工具调用获取实时数据，形成“推理-验证-修正”闭环。
• 时序敏感沙盒：构建覆盖多任务类型的可控数据合成体系，每道题目的“正确答案”随时间戳动态演化，确保模型训练符合真实世界时序逻辑。
• 三阶段训练机制：
  • 主动求证（Evidence-Seeking）：拆解关键判断为可验证子假设，强制模型依赖外部证据而非内部记忆。
  • 多轮校验（Iterative Verification）：对已有结论进行反证测试，发现冲突时显式修正假设。
  • 抗幻觉过滤（Anti-Hallucination）：惩罚依赖统计相关性或模式记忆的推理路径，确保输出真实性。

创新点

• 发现式智能范式：提出“科学家模式”替代传统“做题家模式”，强调通过外部交互验证结论，而非单纯依赖内部参数堆砌。
• 时序逻辑约束：全球首个在训练阶段引入严格时间戳约束的模型，解决预测任务中的数据泄露问题。
• 轻量级高性能平衡：30B参数版本在BrowseComp-ZH评测中超越GLM4.6等更大规模模型，推理成本降低20倍。

评估标准

• 基准测试：在BrowseComp（网页浏览）、HLE-Text（长文本理解）、GAIA（通用任务分解）等基准中刷新开源模型记录。
• 成本效率：以单条0.07美元的推理成本，实现与万亿参数模型相当的性能。
• 时序预测准确率：成功预测Polymarket题目、A股涨停板及GTA 6发布趋势，验证其在实际场景中的可靠性。

应用领域

• 学术研究：快速定位文献、分析实验数据、提供研究方向建议。
• 金融分析：预测市场趋势、评估投资风险、生成决策报告。
• 医疗健康：分析病历数据、预测疾病传播路径、辅助临床决策。
• 商业智能：监控竞品动态、优化供应链管理、制定营销策略。
• 智能客服：处理复杂咨询、提供个性化解决方案、提升客户满意度。

项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/MiroMindAI/MiroThinker
• Hugging Face模型库：https://huggingface.co/collections/miromind-ai/mirothinker-v15