A equipe MiroMind lançou um novo modelo bAgent de código aberto: MiroThinker v1.0. Sua maior inovação reside na introdução de um novo conceito: "Escalonamento Interativo". Superando o gargalo da Lei de Escala, permitindo que a IA evolua por conta própria. Este conceito rompe com o padrão tradicional de crescimento linear, em que "quanto maior o modelo, melhor o desempenho", e enfatiza, em vez disso, que "a profundidade e a frequência da interação entre o modelo e o ambiente" são os fatores-chave para o crescimento inteligente. O MiroThinker suporta múltiplas interações e inferências com ferramentas externas (como mecanismos de busca, ambientes de teste Linux, reconhecimento de voz, etc.), permitindo que os usuários utilizem as ferramentas de forma flexível para obter informações e concluir tarefas. - 256K Contexto: Consegue reter uma grande quantidade de informações (centenas de milhares de palavras). - É possível executar até 600 chamadas de ferramentas simultaneamente: a IA pode usar continuamente ferramentas externas, como pesquisa, execução de código, cálculo e tradução. - Capacidade de raciocínio complexo e execução de tarefas de longa duração: não apenas responder a perguntas, mas pensar passo a passo, pesquisar informações e comparar soluções. O que é "Escalonamento de Interação Profunda"? Desempenho ∝ Profundidade de interação modelo-ambiente × Frequência de reflexão Em outras palavras: - O modelo não absorve conhecimento passivamente, mas interage ativamente com o ambiente; Cada tentativa e erro, juntamente com a reflexão, permite que o modelo "evolua" no espaço político; Quanto mais a IA "age", mais ela consegue corrigir erros e melhorar a qualidade do raciocínio. Assim como os seres humanos só conseguem aprender coisas complexas por meio de repetidas tentativas e erros e prática. 🧩 Por exemplo: Assim como acontece com os humanos ao aprenderem a cozinhar, simplesmente olhar para receitas está longe de ser suficiente; é preciso tentar, errar, corrigir e tentar novamente pessoalmente. Para a IA, múltiplas rodadas de interação com o ambiente, somadas à correção por feedback, constituem o verdadeiro combustível para a evolução inteligente. Cada interação é uma oportunidade de "aprendizado", e a inteligência se torna cada vez mais forte. Portanto, o MiroThinker leva ao limite tanto o "extensão do contexto" quanto o "número de rodadas de interação", formando um verdadeiro "Ciclo de Pensamento".
Em múltiplas avaliações internacionais Pontuações próximas ou até mesmo superiores à versão avançada do GPT-5: Obteve uma pontuação de 47,1% no teste BrowseComp de compreensão de páginas web complexas, aproximando-se do DeepResearch da OpenAI (51,5%). Teve um desempenho superior ao do GPT-5-high no Teste de Raciocínio Humano Supremo (HLE). Ele supera o DeepSeek-v3.2 em aproximadamente 7,7 pontos percentuais em tarefas em língua chinesa.
Totalmente de código aberto e reproduzível. Todos os recursos principais do MiroThinker v1.0 são xiaohu.ai/c/a066c4/mirot…indo: -github.com/MiroMindAI/Mir…rutura de Raciocínio e Interação - Infraestrutura de treinamento e aprendizado por reforço - Conjunto de dados de avaliação - Relatório Técnico Completo Introdução detalhada: https://t.co/wpST53dHtd GitHub: https://t.co/KQZr8sTcby