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MiroThinker

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简介

专为复杂研究和预测任务优化的深度研究 Agent 框架，其 MiroThinker-1.7 和 MiroThinker-H1 模型在 BrowseComp 基准上分别达到 74.0 和 88.2 分，支持多步骤推理和信息检索。

核心特性

  • 专为复杂研究和预测任务优化的深度研究 Agent 框架
  • MiroThinker-1.7 模型在 BrowseComp 基准达到 74.0 分，H1 模型达到 88.2 分
  • 支持 256K 上下文窗口和每次任务最多 300 次工具调用
  • 提供 30B 和 235B 两种参数规模，适配不同算力需求
  • 交互式缩放（Interactive Scaling）作为第三维度提升 Agent 性能
  • 开源模型在 BrowseComp-ZH 上达到 SOTA，成本仅为闭源模型的 1/30

适用场景

💡 深度网络研究和多步骤信息检索任务
💡 金融预测和市场趋势分析
💡 需要大规模上下文推理的复杂问答
💡 自动化文献综述和研究报告生成
💡 构建高性能搜索增强型 AI 应用

优势与不足

✅ 优势

  • • 社区热度高（8.4k stars）
  • • 开源许可证友好（Apache-2.0）
  • • Issue 响应及时，积压少

标签

python agent llm framework automation web

分类

⚡ Agent 工具

快速开始

访问 dr.miromind.ai 在线体验。克隆仓库并参考 README 安装依赖。下载 MiroThinker-1.7 模型权重（30B 或 235B）。使用提供的工具和工作流启动研究 Agent。通过 Gradio Demo 进行交互式测试。
访问 GitHub

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