MiroThinker

MiroThinker – 开源的Agent模型系列，基于Qwen3构建

MiroThinker 是一款面向深度研究和复杂问题解决的开源智能体模型系列，基于 Qwen3 架构构建，核心功能包括任务分解、多跳推理、检索增强生成、代码执行、网页浏览和文件处理等。它配备 MiroFlow 框架，支持多语言模型和灵活的工具集成，适用于广泛的实际应用场景。

### 什么是 MiroThinker？

MiroThinker 是一套精心打造的开源智能体模型，专为攻克深度研究课题和应对复杂的长期性挑战而设计。它以 Qwen3 为基石，整合了强大的语言处理能力，并融入了任务分解、多步推理、检索增强生成、代码执行、网页浏览和文件处理等关键功能。MiroThinker v0.1 版本提供了多种参数规模（8B、14B 和 32B）的 SFT 和 DPO 变体，在 GAIA 基准测试中展现出卓越的性能。此外，MiroThinker 配备了 MiroFlow 框架，该框架支持多种语言模型和灵活的工具集成，使其能够胜任各种实际应用场景。

### MiroThinker 的核心能力

MiroThinker 具备以下核心功能，助力用户高效解决复杂问题：

* **任务分解：** 将庞杂的任务拆解为更小的子任务，逐步解决，从而提高效率和成功率。
* **多跳推理：** 支持多步骤逻辑推理，能够处理需要深度思考和信息整合的问题。
* **检索增强生成：** 结合检索技术，从海量数据中提取相关信息，增强生成内容的准确性和丰富性。
* **代码执行：** 允许直接运行代码片段，处理编程任务和数据分析需求。
* **网页浏览：** 能够实时浏览网页，获取最新信息，用于解答需要最新数据的问题。
* **文件处理：** 能够读取和处理多种格式的文件，如 PDF、Word、Excel 等，提取关键信息用于分析和解答问题。

### MiroThinker 的技术基石

MiroThinker 的强大功能源于以下关键技术：

* **基于 Qwen3 的架构：** MiroThinker 构建于 Qwen3 基础模型之上，继承了其卓越的语言生成和理解能力。
* **强化学习：** 采用强化学习技术优化模型的行为策略，使其在复杂任务中表现更出色，DPO（Direct Preference Optimization）变体对此尤为重视。
* **长期记忆与上下文管理：** 集成长期记忆机制，能够存储和检索大量上下文信息，从而支持长文本和复杂任务的处理。
* **工具集成框架（MiroFlow）：** 提供灵活的框架，支持与外部工具（如搜索引擎、代码执行环境等）的无缝集成，扩展模型的功能。
* **大规模数据训练：** 通过大规模、高质量的数据集进行训练，确保模型在多种任务场景中表现出色。

### 了解更多：产品信息与资源

* **GitHub 仓库：** https://github.com/MiroMindAI/MiroThinker
* **HuggingFace 模型库：** https://huggingface.co/collections/miromind-ai/mirothinker-v01-689301b6d0563321862d44a1
* **在线体验 Demo：** https://dr.miromind.ai/

### MiroThinker 的应用领域

MiroThinker 具备广泛的应用潜力，以下列出几个典型场景：

* **科研领域：** 协助研究人员分解复杂的科学问题，通过多跳推理和检索增强生成，提供实验设计和解决方案建议。
* **商业智能：** 实时获取市场数据，分析趋势，为商业决策提供支持，助力企业在竞争中脱颖而出。
* **教育与学习：** 根据学生的学习进度和需求，提供个性化的学习计划与辅导，提升学习效果。
* **医疗健康：** 分析患者病历和最新医学数据，为医生提供诊断和治疗建议，辅助临床决策。
* **智能客服：** 处理复杂的客户咨询，通过多跳推理和检索增强生成，提供准确的解决方案，提升客户满意度。

### 常见问题解答

*(此处可根据实际情况补充常见问题，例如：)*

* **MiroThinker 支持哪些编程语言？**
* **如何开始使用 MiroThinker？**
* **MiroThinker 的模型规模有哪些？**
* **MiroThinker 的未来发展方向是什么？**