미로마인드의 새로운 추론 모델인 MiroThinker 1.5는 300억 개의 파라미터를 가지고 있으며, Kimi K2 및 DeepSeek와 같은 조 단위 파라미터 모델과 유사한 에이전트 연구 기능을 제공하지만 추론 비용은 훨씬 저렴합니다. MiroThinker 1.5의 출시는 더욱 효율적이고 배포 가능한 AI 에이전트를 향한 발걸음이며, 기업들이 선도적인 모델에 대한 고가의 API 호출과 로컬 성능의 한계 사이에서 선택할 때 직면하는 문제를 해결합니다.
2026년 1월 8일에 게시된 VentureBeat 기사에 따르면 MiroThinker 1.5는 확장된 도구 사용 및 다단계 추론을 위해 특별히 설계된 오픈 웨이트 모델이라는 대안을 제공합니다. 기사의 저자인 샘 위테빈은 이 모델이 일반화된 AI 에이전트 추세에서 진지한 오픈 웨이트 경쟁자이며, 이전에는 독점 모델로만 가능했던 기능이라고 강조했습니다.
MiroThinker 1.5의 개발은 AI 산업이 고도로 전문화된 에이전트에서 보다 일반화된 에이전트로 전환되는 시기에 이루어졌습니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 일반적으로 고급 추론 기능을 달성하기 위해 수천억 개 또는 심지어 조 단위의 파라미터가 필요했습니다. MiroThinker 1.5는 훨씬 더 작은 모델 크기로도 강력한 에이전트 연구가 가능하다는 것을 보여줌으로써 이러한 패러다임에 도전합니다.
이 개발의 의미는 잠재적으로 광범위합니다. MiroThinker 1.5는 고급 AI 추론과 관련된 계산 비용을 줄임으로써 더 광범위한 조직과 개인이 이러한 기능에 더 쉽게 접근할 수 있도록 할 수 있습니다. 이는 과학 연구에서 고객 서비스에 이르기까지 다양한 분야에서 AI 에이전트의 혁신과 채택 증가로 이어질 수 있습니다.
MiroThinker 1.5의 오픈 웨이트 특성 또한 중요합니다. 오픈 웨이트 모델은 AI 커뮤니티 내에서 더 큰 투명성과 협업을 가능하게 하여 추가 개발 및 개선을 촉진합니다. 이는 액세스 및 수정이 제한된 독점 모델과 대조됩니다.
특정 아키텍처 및 훈련 데이터를 포함하여 MiroThinker 1.5에 대한 자세한 내용은 앞으로 몇 주 안에 미로마인드에서 발표할 예정입니다. 또한 이 회사는 다양한 벤치마크에서 모델의 성능을 자세히 설명하는 연구 논문을 발표할 계획입니다. AI 커뮤니티는 MiroThinker 1.5가 실제 애플리케이션에서 어떻게 작동하는지, 그리고 AI 에이전트의 지속적인 진화에 어떻게 기여하는지 면밀히 주시할 것입니다.
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