2026 开年炸裂！超强 MiroThinker 1.5 开源，慢思考登峰造极！

如果说 2024 年是 AI 搜索（如 Perplexity）的爆发之年，那么 2026 年的开局，我们似乎迎来了一个全新的物种 —

深度思考型搜索智能体

。

我们也许早已习惯了 AI 秒回消息。如果你问 AI “今天天气怎么样”，它秒回是应该的。但如果你问的是一个极度复杂的商业决策、学术难题或者深度调研任务，“秒回”往往意味着不可信。

就在昨天，MiroMind 团队开源了他们的最新力作 —

MiroThinker 1.5

。

它是一款超强的搜索智能体模型，至少在同类AI模型中可以说是当下最强了。

它不是那种“秒回型 AI”，而是真的会花几分钟做研究的模型。它会搜各种信息，打开几十个网页，阅读几万字的 PDF，梳理来龙去脉，最后给你一份带引用、带数据、带逻辑的完整研报。

更令人震惊的是，凭借这种“慢思考”机制，它仅用 30B 的参数量，就在深度任务上击败了庞大的 GPT-5-High 模型。

其 235B 版本更是跻身第一梯队。

你可以把它理解为：

一个会主动做文献综述的搜索智能体。

它的行为模式大概是：

拆解问题背景主动全网搜索优先查阅顶级机构/权威来源打开、阅读、比对多篇资料交叉验证信息最后才输出结论

而不是：

搜两条 → 编一段 → 直接给答案

目前 30B、235B 模型权重已开源，并且在 Web 端可以免费体验。

Web 体验地址：https://miromind.ai

大家可以尝试去问一些比较复杂甚至高深的问题，看看它的回答效果。

我这里就问一个现实的病理方面的问题，因为家里父母长时间在纺织厂上班，身体上明显出现了一些变化，所以想到这个。

比如：长达十几年在纺织厂工作，手指经常麻木伸不开，是什么原因，有什么好的补救治疗方案？

它会提取主要的关键要素，去全网搜索（主要还是一些权威的官方的信息源）

然后根据全网搜索的庞大内容，筛选和整合最有用的信息。再进一步去搜索更加精准的内容。

其他内容截图省略，罗列了下面的一些查找信息：

纺织工人手麻的具体原因和治疗方案，特别是涉及职业病鉴定方面的信息；以及搜索职业病鉴定和赔偿相关的政策信息；查找纺织工人的具体职业病诊断标准；查找纺织厂手部职业病相关的医学文献和具体案例；还要查找一些临床案例和治疗方案...最终整合总结原因与综合治疗方案。

整个过程起码搜索了 15 次，每一次搜索都比上一次要更加精准，越来越贴合你所想要的东西。

大家也可以前去体验试试，虽然整个过程需要好几分钟，但结果确是真实有用的。

MiroThinker v1.5 支持 256K 上下文窗口、长时域推理和深度多步骤分析。每个任务最多可处理 400 次工具调用。以 300 亿和 2350 亿参数规模发布，并附带一套全面的工具和工作流程，可灵活支持各种研究环境和计算预算。与外部工具和 API 无缝集成

MiroThinker v1.5 在广泛的基准测试中展现出强大的通用研究性能，在 HLE-Text、BrowseComp、BrowseComp-ZH 和 GAIA-Val-165 测试中分别取得了 39.2%、69.8%、71.5% 和 80.8% 的准确率。

这些结果超越了以往的开源智能体，并创造了 BrowseComp 测试的世界领先性能新纪录。

总结一句，MiroThinker 1.5 的核心特点只有一个：

慢，但严谨。

MiroThinker 1.5 的出现，标志着 AI 从 Chatbot（聊天机器人）向 Research Agent（调研智能体）的正式转型。

它不是让 AI 更会说话，而是让 AI 更像一个认真查资料的人。

MiroThinker 1.5 不会成为“全民对话模型”，但它极有可能成为搜索智能体领域的范式参考。

至少在做研究这件事上，MiroMind 给出了一个非常坚定、也非常罕见的答案。

资源链接：

体验地址：miromind.ai

GitHub：https://github.com/MiroMindAI/MiroThinker

模型：htts://huggingface.co/miromind-ai/MiroThinker-v1.5-235B