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MiroMind 最新模型 MiroThinker v1.0 突破传统 Scaling 限制,通过深度交互实现 AI 自主学习,性能直逼行业顶尖水平!核心内容: 1. 深度交互 Scaling 的创新理念与技术突破 2. 模型在复杂任务中的卓越性能表现 3. 100%开源策略与未来智能体发展蓝图
还记得8月我们首次开源吗?这次我们带来了真正的突破!MiroMind 团队正式推出 MiroThinker v1.0,一款开源智能体基座模型。我们提出 全新的 Scaling 维度—— “深度交互 Scaling” (Interactive Scaling),它将彻底改变AI的进化路径,推动AI进入前所未有的深度交互新阶段。
① 256K上下文 + 600轮工具调用 不只是"看得长",更能"持续思考+行动"!完美模拟人类处理复杂问题的"反复思量、动手试错"模式
② 性能炸裂,实测在复杂交互中超越SOTA!
BrowseComp 测试:47.1% 准确率,逼近 OpenAI DeepResearch 的 51.5%
HLE 人类最终测试:37.7% 准确率,超越 GPT-5-high w/ Python + search tools 的 35.2%
中文任务 BrowseComp-ZH:超越 DeepSeek-v3.2 达 7.7 个百分点
与 GPT、Grok、Claude 等顶尖模型并列第一梯队
③ 100%开源,透明创新,赋能社区
MiroThinker 智能体基座模型采用彻底的开源架构,开放所有模型权重、工具链和交互框架。
MiroMind 赋能全球开发者和科研人员,共同探索智能体的无限可能。
传统 Scaling Law:更多数据 + 更大参数 = 更强模型 ❌已触瓶颈 我们的创新:智能体与环境交互的深度和广度越大,推理和决策能力爆炸式增长 ✅ 简单说就是实践是检验真理的唯一标准,对AI同样适用!:智能体在环境中“试错”和“反思”的次数越多,它就越聪明。 MiroThinker v1.0 破局点:突破传统 LLM 对“上下文长度”和“有效交互轮数”的根本限制。
从“模型”到“自主智能体” MiroThinker 实现全尺寸最优,72B版本逼近甚至超越OpenAI DeepResearch,为社区提供了在任何模型规模下都能使用强大深度研究模型的机会 MiroThinker v1.0 只是一个开始。它预示了一种全新的智能体进化模式:通过深度交互实现自主学习。我们的终极目标将是:推动智能体从“被动执行的工具”进化为“主动学习的伙伴”。未来,智能体将不再局限于固定规则,而是在复杂的动态环境中,实现真正的自主适应和自我进化。
正如 Ilya Sutskever在 NeurIPS 2024 就已经提到:预训练即将终结,接下来是超级智能时代——代理、推理、理解和自我意识。 AI的未来不在于更大的模型,而在于能否在复杂动态环境中深度推理、长时间交互,并从反馈中自主学习。
MiroMind 成立仅半年,我们年轻,且战斗力爆表!基础模型经过半年的迭代就取得SOTA级别的性能,并验证了“深度交互”的巨大潜力。 我们正在寻找对开源科研和AI Agent领域充满热情的伙伴。 如果你也相信 “深度交互Scaling” 是未来!请加入我们,共同定义下一代人工智能!
Demo: https://dr.miromind.ai
Paper & code: https://github.com/MiroMindAI/MiroThinker
Model: https://huggingface.co/miromind-ai/MiroThinker-v1.0-72B
Agent: https://github.com/MiroMindAI/MiroFlow
Discord: https://discord.gg/F7EQFnYscV
Technical Report:MiroThinker/assets/MiroThinker_v1.0_Technical_Report.pdf at main · MiroMindAI/MiroThinker · GitHub
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