MiroThinker 1.5 es un modelo de investigación profunda de código abierto y de última generación. En lugar de generar respuestas plausibles, ejecuta bucles de "razonar-verificar-revisar". Busca fuentes, verifica datos, cita todo. 30 mil millones de parámetros que igualan modelos 30 veces más grandes a un costo 20 veces menor. Probé esto con 2 casos de uso. Así es como funcionó. 1/7

2/7 Lo probé con las predicciones de la Copa Mundial de la FIFA 2026: El aviso que utilicé: "¿Qué país tiene más probabilidades de ganar la Copa Mundial de la FIFA 2026? Analiza las clasificaciones actuales de la FIFA, la profundidad de la plantilla, el rendimiento histórico en torneos, los resultados de clasificación. Proporciona estimaciones de probabilidad con fuentes."

3/7 Lo probé con predicciones de precios de RAM: "Los precios de la RAM son extremadamente altos en este momento - ¿cuál es la perspectiva para 2025-2026?" Prompt que utilicé: "Los precios de la RAM están actualmente en niveles máximos. ¿Cuáles son las predicciones de precios para 2026? Analiza los factores de la cadena de suministro, la capacidad de fabricación y las tendencias de demanda."

4/7 Qué lo hace diferente de los LLMs regulares: Muestra su trabajo - Cada búsqueda que realiza, cada fuente que verifica. Ves todo el proceso de investigación, no solo el resultado. Cita todo - Cada afirmación se vincula a una fuente específica. Cuantifica la incertidumbre - Proporciona rangos de probabilidad y niveles de confianza. No finge estar seguro cuando no lo está. Explica contradicciones - Cuando las fuentes no están de acuerdo, te muestra ambos lados y explica el conflicto. Actualiza dinámicamente - ¿Nuevos datos disponibles? Revisa el análisis y te dice qué ha cambiado. Los LLMs regulares alucinan con confianza. Este hace investigación real.

5/7 Por qué esto es importante para desarrolladores e investigadores: 30B parámetros que coinciden con modelos de 1T - Más pequeños, más rápidos, más baratos. 20 veces menos costo que los modelos de clase GPT-4. Código abierto - Modelo completo en Hugging Face. Marco en GitHub. Puedes autoalojarlo. Razonamiento agente real - Realiza bucles de "investigar → verificar → revisar" como un analista real, no solo autocompletar. Orquestación de múltiples herramientas - Busca en la web, lee documentos, hace referencias cruzadas de fuentes, todo en una sola consulta. Así es como deberían verse las herramientas de investigación de IA de grado de producción.

6/7 Puedes leer el análisis completo aquí. Predicción de la Copa Mundial de la FIFA 2026 - Perspectiva del precio de RAM 2025-2026 - Consulta cómo MiroThinker investigó, citó fuentes y construyó estimaciones de probabilidad para cada uno.