MiroThinker
活跃·★ 8.4k·MIT·更新于 2026-07-06
MiroThinker 是为研究和预测优化的开源深度研究智能体。README 说该项目有几个部分:MiroThinker 本身(研究智能体模型,较早版本在 GAIA 基准上报告 Avg@8 为 60.2%)、MiroFlow(用于工具调用任务的智能体框架,GAIA 成绩可复现为 82.4%),以及 MiroVerse(Hugging Face 上包含 14.7 万条样本的开源训练数据集)。另有托管的在线演示。
2026 年 1 月发布的 1.5 版被描述为针对金融预测优化的搜索智能体,通过更深、更频繁的智能体与环境交互来扩展能力。它支持 256K 上下文窗口,每个任务最多 400 次工具调用,有 30B 和 235B 两种参数规模。仓库还提供基准评测套件(GAIA、HLE、中英文 BrowseComp、WebWalkerQA 等)和轨迹收集功能,记录的智能体交互可直接用于 SFT 和 DPO 训练。运行需要你自己的工具和模型 API 密钥,代码采用 MIT 许可证。
#深度研究智能体#LLM智能体#工具使用#交互式扩展#AI基准测试
01
功能特性
01支持256K上下文窗口,用于长程推理。
02每项任务可处理数百次工具调用,实现深度多步分析。
03提供多种参数规模(从8B到235B),以适应不同的计算预算。
04提供完全开源的智能体框架,实现完全透明。
05集成全面的基准测试套件,用于广泛的评估和性能跟踪。
02
为什么选择它
+开源的研究智能体模型(30B 和 235B),支持 256K 上下文和每任务最多 400 次工具调用。
+提供完整的技术栈:模型、MiroFlow 框架,以及 14.7 万条样本的训练数据集。
+包含基准评测脚本(GAIA、HLE、中英文 BrowseComp、WebWalkerQA),结果可复现。
+轨迹收集产生可直接用于 SFT 和 DPO 训练的交互日志,采用 MIT 许可证。
03
权衡点
!基准数字(如 GAIA 上的 60.2% 和 MiroFlow 的 82.4%)由项目自己报告,需要用你自己的任务验证。
!运行较大的模型需要大量 GPU 资源,智能体还依赖需要密钥的外部搜索和工具 API。
!README 很长,混杂了多个版本代际(v0.1 到 v1.5),不容易看出哪些适用于当前版本。
05
维护状况检查
放缓检查日期: 2026-10-27
- 最近提交
- 2026-03-23
- 近 90 天提交数
- 0
- 近 90 天发布数
- 0
- 最新发布
- —
- 未关闭 issue
- 5
- 近期 issue 至少有一条评论的比例
- 15/17
近 12 周每周提交数
最早的一周在左边,最近 4 周为橙色。数据来源:GitHub 提交统计。
状态规则:GitHub 上已归档 = 已归档;最近提交在 90 天内 = 活跃;91 到 365 天 = 放缓;更久 = 停滞。所有数字来自所示日期的 GitHub API。
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issue 标题引自 GitHub。请打开链接确认该问题是否仍适用于你使用的版本。
04
适合谁
适合选它的情况
- 你需要专门针对长链路工具调用(单任务最高 400 次调用、256K 上下文)训练的开源权重研究智能体模型(30B 与 235B)。
- 正在研究或微调工具调用智能体,需要配套的 MiroFlow 框架、GAIA/HLE 评测脚本以及 14.7 万条样本的 MiroVerse 训练数据集。
建议换别的情况
- 没有用于部署 30B/235B 模型的 GPU 算力,只想直接用商业 API 生成调研报告;选 GPT Researcher 更省事。
- 需要的是企业内部 PDF 知识库问答平台而非开源研究模型权重;应选择 RAGFlow 或 MaxKB。
06
与同类的区别
MiroThinker 提供 30B/235B 开源模型权重、训练数据集与评测框架;GPT Researcher 是直接调用现有 OpenAI/Claude/Ollama 接口的应用层 Python 库与 Web 界面。
07
兼容性
Qwen3
原生支持
已通过文档验证
Qwen2.5
原生支持
已通过文档验证
08
快速开始
1
$ git clone https://github.com/MiroMindAI/MiroThinker
09
使用场景
↳深度研究与信息检索。
↳复杂预测任务,包括金融预测。
↳工具增强推理和多步问题解决。
10
同类工具
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