成本驟降九成五!MiroThinker 1.5 AI 代理 性能突破參數迷信
MiroMind 發布 MiroThinker 1.5,以 300 億參數挑戰萬億級模型。憑藉科學家模式與交互式縮放,推理成本降低 95%。深入分析 MiroThinker 1.5 AI 代理 性能及其在開源界的競爭力。
以小博大的時代正式開啟。由 MiroMind 推出的 MiroThinker 1.5,僅憑 300億 參數,便在研究型代理任務中展現出足以媲美萬億參數模型的實力,且推理成本僅為對手的 二十分之一。
MiroThinker 1.5 AI 代理 性能核心:科學家模式
面對 AI 產業中普遍存在的幻覺問題,MiroThinker 1.5 捨棄了傳統的「背誦式」生成,轉而採用獨創的「科學家模式」。該架構強制模型執行可驗證的研究循環:提出假設、檢索證據、修正錯誤、最終驗證。對於金融、醫療及法律等對準確度要求極高的產業,這種具備審計追蹤能力的推論鏈顯得舉足輕重。
- 高效工具交互:單一對話支持高達 400次 工具調用。
- 成本優勢:每次調用成本低至 0.07美元。
- 開源友好:採用 MIT 授權,支持企業私有化部署。
數據實測:30B 參數反超萬億模型
在關鍵的網路研究基準測試 BrowseComp-ZH 中,這款 30B 模型以 69.8 的高分,擊敗了體積大上數十倍的 Kimi-K2-Thinking。這證明了在處理複雜邏輯與外部資訊檢索時,模型架構的優劣比單純堆疊參數更為關鍵。
本内容由AI根据原文进行摘要和分析。我们力求准确,但可能存在错误,建议核实原文。
相关文章
Databricks 推出 Instructed Retriever 架構,讓企業 RAG 檢索效能提升 70%。該架構強化了對中繼資料的推理與查詢分解能力,是 AI Agent 時代的關鍵升級。
Replit CEO Amjad Masad 探討 2026 年 AI 開發趨勢。如何利用「氛圍編碼」克服 AI 垃圾內容(Slop)問題,並預測未來人人都能成為軟體工程師。深入分析 Replit 的技術戰略與未來軟體開發的轉型。
從英特爾拆分的 Articul8 在2026年B輪融資中估值達5億美元。憑藉受管制行業的專業AI系統,該公司已實現獲利並獲得超過9,000萬美元合約價值,正加速擴張至日韓及歐洲市場。
阿里巴巴發布阿通般若 Qwen-Image-2512 開源影像模型,挑戰 Google Gemini 3 Pro。採用 Apache 2.0 授權,提供高精度文字排版與寫實影像生成,助力企業降低 AI 部署成本。