MiroThinker 是开源界首个不拼参数大小，而是让 AI 像人类一样疯狂查资料、写代码、不断试错和修正，让小模型也能解决高难度任务的搜索 Agent。

现在 AI 大模型都在疯狂内卷参数规模，试图想把全世界知识背进模型里面。单纯堆砌内部参数的 Scaling Law 可能已触及天花板。MiroThinker 让我们看到一个新的路线，可能真正的通用人工智能（AGI）不应是死记硬背的做题家，而应是具备发现式智能的科学家。

项目简介

这个项目由 MiroMindAI 团队开发，核心目标是打造一个能媲美 OpenAI DeepResearch 和 Google Gemini DeepResearch 等商业产品的开源深度研究AI。它不只是一个单独的模型，而是一个完整的“智能研究套件”，包含了模型、训练框架、高质量数据集等全套工具，技术非常透明。

功能特色

它的过人之处可以总结为以下几点：

1. 独一无二的“互动式扩展”能力：这是它的核心技术。大多数AI模型的提升，主要靠增加参数或扩大记忆长度。而 MiroThinker 被训练得非常擅长 “与环境进行深度、多轮的互动” 。它能通过外部搜索获得的反馈，来不断修正自己的思路和搜索路径，像人一样在研究中“试错”和“调整”，直到找到可靠答案。

2. 超强的工具调用与持久研究能力：

   • 深度搜索：能在一个研究任务中，连续进行数百次网络搜索和工具调用（最新版支持单任务高达600次），像“打破砂锅问到底”的研究员，不轻易放弃。

   • 长记忆：拥有256K的超长上下文窗口，能记住和分析非常长的对话与资料，适合处理复杂的多步骤研究。

3. 追求事实、有证据才说话：团队在训练中有一个关键设计：系统性地惩罚那些“自信满满却毫无根据”的回答。这迫使模型养成“无证据不开口”的本能，遇到不确定的问题会优先选择去搜索求证，而不是凭概率瞎猜，大大提高了答案的可靠性。

4. 开源、透明且性能顶尖：

   • 所有代码、模型、数据都完全开源，研究者和开发者可以自由使用、研究和改进。

   • 它在多个权威的AI智能体评测（如 GAIA、BrowseComp、HLE）中，成绩都达到了开源领域的顶尖水平，甚至能逼近一些商业模型。

应用场景

1. 专业研究与分析：适合学术研究者、市场分析师、投资顾问等，用于快速搜集某一领域的公开资料、整理竞争情报、撰写分析报告初稿。

2. 复杂事实核查与信息验证：当面对一个信息点模糊、说法不一的网络传言或历史事件时，可以交给它去多源交叉验证，梳理出更清晰的脉络。

3. 辅助内容创作与知识整理：帮助内容创作者、博主快速查找某个主题的背景资料、相关数据和案例，为深度文章提供素材支撑。

4. AI研究与开发：对于想深入理解或构建AI智能体的开发者来说，MiroThinker 提供了一个绝佳的开源范本，可以直接部署、微调，或学习其先进的训练框架（MiroFlow）和数据集（MiroVerse）。

总结

简单来说，MiroThinker 是开源AI领域向专业、可信、深度研究迈进的一个重要成果。它把AI从一个“对话者”变成了一个能主动执行复杂任务的“研究者”。

如果你或你的团队经常需要处理信息深挖、多源验证这类费时费力的工作，它值得尝试。其开源特性也意味着你有完全的掌控权，可以将其集成到自己的系统中，并根据需要进行定制。

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