MiroThinker-1.7 & H1：フロンティアモデルを超えるオープンソースリサーチエージェント
MiroMind AIが2026年3月16日にMiroThinker-1.7とMiroThinker-H1をリリースした。複雑なリサーチおよび予測ベンチマークで最先端の結果を達成し、Claude 4.6 Opus、GPT-5.4、Gemini 3.1 Proを上回るオープンソースのディープリサーチエージェントである。
MiroThinker-H1はBrowseCompで88.2（Claude 4.6 Opusの84.0、GPT-5.4の82.7に対して）、BrowseComp-ZHで84.4を記録し、英語と中国語の両方のリサーチタスクで評価対象のすべてのフロンティアモデルをリードしている。FrontierScience-Olympiadでは79.0を記録。256Kコンテキストウィンドウと、タスクあたり300〜600のツールインタラクションをサポートする。
主要なイノベーションは、モデルの推論プロセスに統合された二層検証システムである。ローカル検証器が中間的な推論判断をリアルタイムで監査し、長連鎖の検証可能な推論を可能にする。各ステップはローカルとグローバルの両方で検証可能。モデルサイズは8Bから235Bパラメータまで。
プロジェクトはGitHubで7.1Kスターを獲得し、SFTとDPOトレーニングの両方のコードを含む完全オープンソース。HuggingFace Daily Papersで116アップボートを獲得した。
https://github.com/MiroMindAI/MiroThinker
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MiroThinker-H1はBrowseCompで88.2（Claude 4.6 Opusの84.0、GPT-5.4の82.7に対して）、BrowseComp-ZHで84.4を記録し、英語と中国語の両方のリサーチタスクで評価対象のすべてのフロンティアモデルをリードしている。FrontierScience-Olympiadでは79.0を記録。256Kコンテキストウィンドウと、タスクあたり300〜600のツールインタラクションをサポートする。
主要なイノベーションは、モデルの推論プロセスに統合された二層検証システムである。ローカル検証器が中間的な推論判断をリアルタイムで監査し、長連鎖の検証可能な推論を可能にする。各ステップはローカルとグローバルの両方で検証可能。モデルサイズは8Bから235Bパラメータまで。
プロジェクトはGitHubで7.1Kスターを獲得し、SFTとDPOトレーニングの両方のコードを含む完全オープンソース。HuggingFace Daily Papersで116アップボートを獲得した。
https://github.com/MiroMindAI/MiroThinker
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