MiroThinker 1.5 de MiroMind, un nuevo modelo de razonamiento con 30 mil millones de parámetros, ofrece capacidades de investigación agentivas comparables a los modelos de un billón de parámetros como Kimi K2 y DeepSeek, pero a un costo de inferencia significativamente reducido. El lanzamiento de MiroThinker 1.5 marca un paso hacia agentes de IA más eficientes y desplegables, abordando el desafío que enfrentan las empresas al elegir entre costosas llamadas API a modelos líderes y las limitaciones del rendimiento local.

Según un artículo de VentureBeat publicado el 8 de enero de 2026, MiroThinker 1.5 ofrece una alternativa: modelos de peso abierto diseñados específicamente para el uso extendido de herramientas y el razonamiento de varios pasos. Sam Witteveen, el autor del artículo, destacó que el modelo representa un serio contendiente de peso abierto en la tendencia hacia los agentes de IA generalizados, una capacidad previamente limitada a los modelos propietarios.

El desarrollo de MiroThinker 1.5 se produce en un momento en que la industria de la IA está experimentando un cambio de agentes altamente especializados a agentes más generalizados. Los modelos de lenguaje grandes (LLM) tradicionalmente han requerido cientos de miles de millones o incluso billones de parámetros para lograr capacidades de razonamiento avanzadas. MiroThinker 1.5 desafía este paradigma al demostrar que se puede lograr una poderosa investigación agentiva con un tamaño de modelo mucho más pequeño.

Las implicaciones de este desarrollo son potencialmente de gran alcance. Al reducir el costo computacional asociado con el razonamiento avanzado de la IA, MiroThinker 1.5 podría hacer que estas capacidades sean más accesibles para una gama más amplia de organizaciones e individuos. Esto podría conducir a una mayor innovación y adopción de agentes de IA en diversos campos, desde la investigación científica hasta el servicio al cliente.

La naturaleza de peso abierto de MiroThinker 1.5 también es significativa. Los modelos de peso abierto permiten una mayor transparencia y colaboración dentro de la comunidad de IA, fomentando un mayor desarrollo y perfeccionamiento. Esto contrasta con los modelos propietarios, donde el acceso y la modificación están restringidos.

Se espera que MiroMind publique en las próximas semanas más detalles sobre MiroThinker 1.5, incluida su arquitectura específica y los datos de entrenamiento. La compañía también planea publicar trabajos de investigación que detallen el rendimiento del modelo en varios puntos de referencia. La comunidad de IA estará observando de cerca para ver cómo se desempeña MiroThinker 1.5 en aplicaciones del mundo real y cómo contribuye a la evolución continua de los agentes de IA.