يقدّم MiroThinker 1.5 من MiroMind، وهو نموذج استدلالي بـ 30 مليار معلمة، قدرات بحثية ذاتية تضاهي النماذج التي تحتوي على تريليونات المعلمات مثل Kimi K2 و DeepSeek، ولكن بتكلفة استدلالية أقل بكثير. يمثل هذا الإصدار، الذي أُعلن عنه في 8 يناير 2026، خطوة إلى الأمام في تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي الفعالين والقابلين للنشر، وفقًا لموقع VentureBeat.

واجهت المؤسسات خيارًا بين مكالمات واجهة برمجة التطبيقات (API) باهظة الثمن للنماذج الرائدة والأداء المحلي المتدهور. يقدّم MiroThinker 1.5 خيارًا ثالثًا: نماذج مفتوحة الوزن مصممة للاستخدام الموسع للأدوات والاستدلال متعدد الخطوات. أشار Sam Witteveen، في مقال له على VentureBeat، إلى أن النموذج صُنع باستخدام Flux 2 Pro على Fal.ai.

أحد الاتجاهات الرئيسية في صناعة الذكاء الاصطناعي هو التحول من الوكلاء المتخصصين إلى الوكلاء الأكثر عمومية. في السابق، كانت هذه القدرة تقتصر إلى حد كبير على النماذج الاحتكارية. MiroThinker 1.5 هو منافس ملحوظ مفتوح الوزن في هذا المجال.

يعالج تطوير MiroThinker 1.5 الحاجة المتزايدة إلى حلول ذكاء اصطناعي أكثر سهولة وفعالية من حيث التكلفة. أظهرت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) التي تحتوي على مئات المليارات أو التريليونات من المعلمات قدرات رائعة، ولكن متطلباتها الحسابية والتكاليف المرتبطة بها حدت من اعتمادها على نطاق واسع. تهدف النماذج الأصغر والأكثر كفاءة مثل MiroThinker 1.5 إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى وظائف الذكاء الاصطناعي المتقدمة.

تمتد آثار هذا التطور إلى قطاعات مختلفة، بما في ذلك البحث والتعليم والأعمال. من خلال توفير وكيل ذكاء اصطناعي أكثر بأسعار معقولة وقابلية للنشر بسهولة، يمكن لـ MiroThinker 1.5 تمكين المؤسسات والأفراد من الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لمجموعة واسعة من المهام، من تحليل البيانات وحل المشكلات إلى إنشاء المحتوى واتخاذ القرارات الآلية.

من المرجح أن يركز التطوير المستقبلي لـ MiroThinker 1.5 والنماذج المماثلة على زيادة تحسين قدراتهم الاستدلالية، وتوسيع وظائف استخدام الأدوات الخاصة بهم، وتحسين أدائهم في مهام محددة. يشير الاتجاه المستمر نحو وكلاء الذكاء الاصطناعي المعممين إلى مستقبل يمكن فيه لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تندمج بسلاسة في مختلف سير العمل والتكيف مع احتياجات المستخدمين المتنوعة.