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简单小文章介绍一下 MiroMind 这个#

一、2026 新年第一枪：MiroThinker 1.5 凭什么刷新全球纪录？#

2026 年初，全球大模型市场波诡云谲。正当大家还在为 GPT-5-High 或 Gemini-3-Pro 的参数规模争论不休时，陈天桥领衔的 MiroMind 团队携手顶级学者代季峰，正式发布了其自研的旗舰版搜索智能体模型——MiroThinker 1.5。

这款被称为“智能体领域最强小钢炮”的模型，一经发布便震惊了开发者圈。在多项硬核基准测试中，MiroThinker 1.5 展现了极高的“智效比”：

  • HLE-Text（人类终极测试）： 达到 39.2%，远超同量级模型。
  • BrowseComp（网页检索基准测试）： 以 69.8% 的超高分直接刷新了由 ChatGPT-Agent 保持的纪录，跻身全球第一梯队。
  • GAIA-Val-165： 验证集得分高达 80.8%。

MiroThinker 1.5，以 300 亿参数跻身顶级性能梯队

最令人不可思议的是，MiroThinker 1.5 的参数规模仅为主流模型的 $1/30$。它不靠“死记硬背”，而是通过主动交互与实时推理，在极低的成本下实现了超越 Kimi-K2-Thinking 的性能。

二、技术背后的巨人：陈天桥与代季峰的 AGI 理想国#

如果你关注过 20 年前的互联网，你一定知道陈天桥；如果你关注过脑科学，你一定知道 TCCI。陈天桥总在脑科学领域投入超十亿美金，六七年的深度耕耘，让他对 AGI（通用人工智能）有着不同于常人的深刻洞察。

为什么是现在？为什么是 MiroMind？

在代季峰教授的自述中，我们看到了一个极具“DeepSeek 色彩”的创业故事。陈天桥提供资金与 AGI 理想，代季峰贡献顶尖技术与团队领导力。这种“有钱 + 有理想 + 懂技术”的三位一体架构，极大地降低了沟通成本。

MiroMind 的使命非常明确：拥抱开源，坚持技术理想主义。 这是一个职级扁平、信息透明、由最优秀的自驱年轻人组成的团队。他们不走“堆算力、堆参数”的老路，而是开辟了“发现式智能”的新赛道。

三、深度拆解：Interactive Scaling 与“科学家模式”推理#

MiroThinker 1.5 之所以能实现“以小博大”，核心在于其独特的 Interactive Scaling（交互式扩展） 机制。

1. 从“做题家”到“科学家”#

传统大模型像“做题家”，依靠海量语料的记忆进行概率预测。一旦知识库过时或逻辑断裂，就会产生幻觉。而 MiroThinker 1.5 采用的是“科学家模式”：

  • 提出假设： 针对复杂问题，先拆解成可验证的子问题。
  • 外部取证： 主动向互联网发起检索与实时交互。
  • 反馈修正： 根据证据修正原始判断。

2. 时序敏感训练沙盒#

为了解决模型“未卜先知”导致的作弊行为，MiroMind 开发了时序敏感训练沙盒。模型在训练时只能访问当前时间戳之前的信息，迫使模型学会处理信息不完备、噪声巨大的真实世界环境。这也是为什么它能在预测 GTA 6 发布时间、世界杯胜率、A股连板走势时，给出极具“确定性”分析的原因。

四、MiroThinker 1.5 本地部署全流程教程#

为了方便广大开发者，MiroMind 官方上线即开源。以下是【MiroMind 小白网】整理的本地部署极简教程。

1. 环境准备#

确保你的本地设备满足以下最低配置：

  • 30B 版本： 建议显存 $\ge 48GB$（如 A6000 或双 3090/4090）。
  • 235B 版本： 建议使用 8 卡 H100/H800 集群。
  • 系统： Ubuntu 22.04+, CUDA 12.1+。

2. 代码获取与权重下载#

Bash

# 克隆官方仓库
git clone https://github.com/MiroMindAI/MiroThinker
cd MiroThinker

# 下载权重（以 30B 为例）
# 请前往 Hugging Face: miromind-ai/MiroThinker-v1.5-30B

3. 使用 MiroFlow 框架启动#

MiroMind 提供了配套的开源框架 MiroFlow，专门用于管理 Agent 的多步交互流程。

Python

from miromind import MiroThinker

# 初始化模型
model = MiroThinker.load("path/to/weights-30B")

# 开启专业搜索模式
response = model.think("2026年世界杯决赛圈，哪支球队夺冠概率最高？", search_mode=True)

print(response.reasoning_process) # 查看思维链
print(response.final_answer)     # 查看结论

4. 常见问题排查#

  • 显存溢出： 尝试开启 4-bit 量化。
  • 搜索超时： 检查 Serper 或 Google Search API 的 Key 是否配置正确。

五、为什么 MiroMind 是 2026 年最值得关注的 AGI 组织？#

在 Scaling Law 的 Log 曲线逐渐平坦的今天，MiroMind 找到了一条全新的增长曲线。

  1. 高智效比： 单条调用成本仅为 $0.07$，是 Kimi-K2-Thinking 的 $1/20$。
  2. 极速交互： 相比传统 Search GPT 慢吞吞的反馈，MiroThinker 1.5 在两分钟内即可完成“搜索-反思-修正-结论”的全流程。
  3. 预测能力： 曾连续登顶 Polymarket 预测榜首，其实战能力已经过全球顶级市场的验证。

陈天桥曾经改变了中国互联网的娱乐方式，现在，他正试图通过 MiroMind 改变人类获取真相的方式。

🚀 立即体验与交流#

站长笔记： 本站【MiroMind 小白网】将持续更新关于 MiroThinker 模型的最前沿评测与本地化私有部署方案。如果你是开发者、投资研究员或 AI 爱好者，请务必收藏本站！

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