MiroThinker 1.5 是一个开源的、最先进的深度研究模型。 它不是生成可信的答案，而是运行 "推理-验证-修订" 循环。搜索来源，交叉引用数据，引用所有内容。30B 参数与 30 倍更大的模型相匹配，成本降低 20 倍。 我用 2 个用例测试了这个。以下是它的表现。 1/7

2/7 我用2026年世界杯的预测进行了测试： 我使用的提示："哪个国家最有可能赢得2026年国际足联世界杯？分析当前的国际足联排名、阵容深度、历史比赛表现、预选赛结果。提供概率估计和来源。"

3/7 我用 RAM 价格预测进行了测试："目前 RAM 价格极高 - 2025-2026 年的前景如何？" 我使用的提示： "目前 RAM 价格处于峰值水平。2026 年的价格预测是什么？分析供应链因素、制造能力、需求趋势。"

4/7 与常规 LLM 的不同之处： 展示其工作过程 - 每次搜索、每个检查的来源。你可以看到完整的研究过程，而不仅仅是输出结果。 引用所有内容 - 每个主张都链接到特定来源。 量化不确定性 - 提供概率范围和置信水平。在不确定时不会假装确定。 解释矛盾 - 当来源不一致时，它会向你展示双方并解释冲突。 动态更新 - 有新数据可用？它会修订分析并告诉你发生了什么变化。 常规 LLM 自信地产生幻觉。而这个则进行实际研究。

5/7 这对开发者和研究人员的重要性： 30B参数匹配1T模型 - 更小、更快、更便宜。成本比GPT-4类模型低20倍。 开源 - 完整模型在Hugging Face上。框架在GitHub上。您可以自托管。 真实的代理推理 - 像实际分析师一样执行“研究 → 验证 → 修订”循环，而不仅仅是自动补全。 多工具协调 - 在一个查询中搜索网络、阅读文档、交叉引用来源。 这就是生产级AI研究工具的样子。

6/7 您可以在这里阅读完整分析。 2026年世界杯预测 - 2025-2026年RAM价格展望 - 查看MiroThinker如何研究、引用来源，并为每个项目建立概率估计。