MiroThinker：开源 Agent 模型，基于 Qwen3

什么是MiroThinker?

MiroThinker是一套开源的智能体模型系列，专注于解决复杂问题和长期任务。该模型基于Qwen3构建，具备强大的任务分解能力以及多跳推理功能。它能够执行代码、处理文件、浏览网页，并通过检索增强生成技术来优化输出效果。MiroThinker v0.1版本提供8B、14B和32B参数规模的SFT和DPO变体，在GAIA基准测试中表现优异。

MiroThinker的核心功能

• 任务分解能力： 将复杂问题拆解为多个子任务，逐步推进解决问题的进程，从而提升任务完成的质量和效率。
• 多跳推理机制： 支持多层次逻辑推理，能够处理需要多步骤思考和信息整合的问题。
• 增强生成技术： 结合先进的检索技术，从大规模数据集中提取相关信息，显著提升了生成内容的准确性和丰富性。
• 代码执行功能： 支持直接运行代码片段，能够高效处理编程任务和数据处理需求。
• 实时网页浏览： 具备动态获取最新网络信息的能力，适用于需要实时数据支持的应用场景。
• 文件处理能力： 能够读取并解析多种格式的文件（如PDF、Word、Excel等），从中提取关键信息用于分析和问题解答。

MiroThinker的技术实现

• 基于Qwen3架构： 继承了Qwen3模型强大的语言理解和生成能力，为MiroThinker奠定了坚实的基础。
• 强化学习优化： 通过强化学习技术优化模型行为策略，特别是在DPO变体中得到了充分体现。
• 长期记忆机制： 配备先进的上下文管理功能，能够存储和检索大量信息，支持长文本处理和复杂任务执行。
• MiroFlow框架： 提供灵活的工具集成接口，实现与外部工具（如搜索引擎、代码运行环境等）的无缝对接，扩展了模型的功能边界。
• 大数据训练： 通过大规模高质量数据集的训练，确保模型在各种应用场景中都能保持卓越性能。

MiroThinker开源项目地址

• GitHub仓库： https://github.com/MiroMindAI/MiroThinker
• HuggingFace模型库： HuggingFace页面
• 在线体验Demo： 在线体验地址

MiroThinker的应用领域

• 科学研究： 协助研究人员分解复杂科学问题，通过多跳推理和检索增强生成技术提供实验设计建议。
• 商业智能： 实时获取市场数据并分析趋势，为商业决策提供可靠支持，帮助企业在竞争中占据先机。
• 教育领域： 根据学习者特点定制个性化教学方案，提供针对性的学习指导和知识辅导。
• 医疗健康： 分析患者病历和最新医学数据，为医生提供诊断建议和治疗方案参考。
• 智能客服： 处理复杂客户咨询，通过多跳推理和信息检索生成准确解决方案，提升客户满意度。