MiroThinker 1.5 de MiroMind, un nouveau modèle de raisonnement doté de 30 milliards de paramètres, offre des capacités de recherche agentiques comparables aux modèles à mille milliards de paramètres tels que Kimi K2 et DeepSeek, mais à un coût d'inférence considérablement réduit. La sortie de MiroThinker 1.5 marque une étape vers des agents d'IA plus efficaces et déployables, répondant au défi auquel les entreprises sont confrontées lorsqu'elles doivent choisir entre des appels d'API coûteux vers des modèles de pointe et les limitations des performances locales.

Selon un article de VentureBeat publié le 8 janvier 2026, MiroThinker 1.5 offre une alternative : des modèles à poids ouverts spécialement conçus pour une utilisation étendue des outils et un raisonnement en plusieurs étapes. Sam Witteveen, l'auteur de l'article, a souligné que le modèle représente un concurrent sérieux à poids ouverts dans la tendance vers les agents d'IA généralisés, une capacité auparavant limitée aux modèles propriétaires.

Le développement de MiroThinker 1.5 intervient à un moment où l'industrie de l'IA assiste à un passage des agents hautement spécialisés à des agents plus généralisés. Les grands modèles de langage (LLM) ont traditionnellement nécessité des centaines de milliards, voire des milliers de milliards de paramètres pour atteindre des capacités de raisonnement avancées. MiroThinker 1.5 remet en question ce paradigme en démontrant qu'une recherche agentique puissante peut être réalisée avec une taille de modèle beaucoup plus petite.

Les implications de ce développement sont potentiellement considérables. En réduisant le coût de calcul associé au raisonnement avancé de l'IA, MiroThinker 1.5 pourrait rendre ces capacités plus accessibles à un plus large éventail d'organisations et d'individus. Cela pourrait conduire à une innovation et à une adoption accrues des agents d'IA dans divers domaines, de la recherche scientifique au service client.

La nature à poids ouverts de MiroThinker 1.5 est également significative. Les modèles à poids ouverts permettent une plus grande transparence et une plus grande collaboration au sein de la communauté de l'IA, favorisant ainsi le développement et le perfectionnement. Cela contraste avec les modèles propriétaires, où l'accès et la modification sont restreints.

De plus amples détails sur MiroThinker 1.5, y compris son architecture spécifique et ses données d'entraînement, devraient être publiés par MiroMind dans les semaines à venir. L'entreprise prévoit également de publier des articles de recherche détaillant les performances du modèle sur divers benchmarks. La communauté de l'IA suivra de près les performances de MiroThinker 1.5 dans les applications du monde réel et sa contribution à l'évolution continue des agents d'IA.