MiroThinker 1.5 от MiroMind, модель рассуждений с 30 миллиардами параметров, предлагает возможности агентских исследований, сопоставимые с моделями с триллионами параметров, такими как Kimi K2 и DeepSeek, но со значительно сниженной стоимостью инференса. Релиз, анонсированный 8 января 2026 года, знаменует собой шаг вперед в разработке эффективных и развертываемых AI-агентов, сообщает VentureBeat.

Предприятия сталкивались с выбором между дорогими API-вызовами к ведущим моделям и ухудшением локальной производительности. MiroThinker 1.5 представляет собой третий вариант: модели с открытым весом, предназначенные для расширенного использования инструментов и многошаговых рассуждений. Сэм Виттевен, пишущий для VentureBeat, отметил, что модель была создана с использованием Flux 2 Pro на Fal.ai.

Одной из ключевых тенденций в индустрии AI является переход от специализированных агентов к более обобщенным. Ранее эта возможность была в основном ограничена проприетарными моделями. MiroThinker 1.5 является заметным конкурентом с открытым весом в этой области.

Разработка MiroThinker 1.5 отвечает растущей потребности в более доступных и экономически эффективных AI-решениях. Большие языковые модели (LLM) с сотнями миллиардов или триллионами параметров продемонстрировали впечатляющие возможности, но их вычислительные потребности и связанные с ними затраты ограничили их широкое распространение. Меньшие, более эффективные модели, такие как MiroThinker 1.5, направлены на демократизацию доступа к расширенным AI-функциям.

Последствия этой разработки распространяются на различные сектора, включая исследования, образование и бизнес. Предоставляя более доступного и легко развертываемого AI-агента, MiroThinker 1.5 может позволить организациям и частным лицам использовать AI для более широкого спектра задач, от анализа данных и решения проблем до создания контента и автоматизированного принятия решений.

Будущее развитие MiroThinker 1.5 и подобных моделей, вероятно, будет сосредоточено на дальнейшем улучшении их возможностей рассуждения, расширении их функциональности использования инструментов и оптимизации их производительности для конкретных задач. Продолжающаяся тенденция к обобщенным AI-агентам предполагает будущее, в котором AI-системы смогут беспрепятственно интегрироваться в различные рабочие процессы и адаптироваться к разнообразным потребностям пользователей.