MiroThinker 是開源的智能體模型系列，專為深度研究和復(fù)雜、長期問題解決設(shè)計(jì)。模型基于?Qwen3?構(gòu)建，具備任務(wù)分解、多跳推理、檢索增強(qiáng)生成、代碼執(zhí)行、網(wǎng)頁瀏覽和文件處理等能力。MiroThinker v0.1 提供 8B、14B 和 32B 參數(shù)規(guī)模的 SFT 和 DPO 變體，在 GAIA 基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)出色。模型配備 MiroFlow 框架，支持多語言模型和靈活的工具集成，適合廣泛的實(shí)際應(yīng)用場景。

MiroThinker 的主要功能

任務(wù)分解（Task Decomposition）：將復(fù)雜的任務(wù)分解為多個(gè)子任務(wù)，逐步解決問題，提高任務(wù)執(zhí)行的效率和成功率。

多跳推理（Multi-hop Reasoning）：支持多步驟的邏輯推理，能處理需要多層思考和信息整合的問題。

檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation）：結(jié)合檢索技術(shù)，從大量數(shù)據(jù)中提取相關(guān)信息，增強(qiáng)生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性和豐富性。

代碼執(zhí)行（Code Execution）：支持直接執(zhí)行代碼片段，能處理編程任務(wù)和數(shù)據(jù)處理等需求。

網(wǎng)頁瀏覽（Web Browsing）：支持實(shí)時(shí)瀏覽網(wǎng)頁，獲取最新信息，用在回答需要最新數(shù)據(jù)的問題。

文件處理（Document/File Processing）：能讀取和處理多種格式的文件，如 PDF、Word、Excel 等，提取關(guān)鍵信息用在分析和回答問題。

MiroThinker 的技術(shù)原理

基于 Qwen3 的架構(gòu)：MiroThinker 是在 Qwen3 基礎(chǔ)模型上構(gòu)建的，繼承其強(qiáng)大的語言生成和理解能力。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）：基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化模型的行為策略，使其在復(fù)雜任務(wù)中表現(xiàn)更優(yōu)。DPO（Direct Preference Optimization）變體特別強(qiáng)調(diào)這一點(diǎn)。

長期記憶與上下文管理：集成長期記憶機(jī)制，能夠存儲(chǔ)和檢索大量上下文信息，支持長文本和復(fù)雜任務(wù)的處理。

工具集成框架（MiroFlow）：提供一個(gè)靈活的框架，支持與外部工具（如搜索引擎、代碼執(zhí)行環(huán)境等）的無縫集成，擴(kuò)展模型的功能。

大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練：用大規(guī)模、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，確保模型在多種任務(wù)場景中表現(xiàn)出色。

MiroThinker 的項(xiàng)目地址

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

HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/collections/miromind-ai/mirothinker-v01-689301b6d0563321862d44a1

在線體驗(yàn)Demo：https://dr.miromind.ai/

MiroThinker 的應(yīng)用場景

科學(xué)研究：助力研究人員分解復(fù)雜科學(xué)問題，通過多跳推理和檢索增強(qiáng)生成，提供實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與解決方案建議。

商業(yè)智能：實(shí)時(shí)獲取市場數(shù)據(jù)，分析趨勢，為商業(yè)決策提供支持，幫助企業(yè)在競爭中占據(jù)優(yōu)勢。

教育與學(xué)習(xí)：根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和需求，提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)計(jì)劃與輔導(dǎo)，提升學(xué)習(xí)效果。

醫(yī)療健康：分析患者病歷和最新醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，為醫(yī)生提供診斷和治療建議，輔助臨床決策。

智能客服：處理復(fù)雜的客戶咨詢，通過多跳推理和檢索增強(qiáng)生成，提供準(zhǔn)確的解決方案，提升客戶滿意度。

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