mirothinker 是一款开源的智能代理型“深度研究（deep research）”模型，专注于强化工具驱动的推理能力与高精度信息检索能力，可高效支撑覆盖多领域、多任务的复杂现实研究流程。

MiroThinker 1.5 正式版现已上线，核心升级亮点包括：

Digital Twin Discharge Drafter

用于撰写患者出院小结、制定个性化出院指导、模拟出院后结局、降低再入院率

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1. 交互式扩展（Interactive Scaling）范式：突破传统依赖参数堆叠的“应试型”路径，构建“推理→验证→修正”闭环机制，推动智能体能力由模型内部持续延展至真实外部环境。
2. 卓越性能表现：235B 版本稳居全球第一梯队；30B 轻量版本仅需约 1/20 的推理开销，即可媲美万亿级参数模型的实际效果。
3. 时序感知训练机制：严格遵循时间因果约束——“仅可观测历史，不可预知未来”，从根本上抑制模型“剧透式”幻觉，切实提升时序预测可靠性。
4. 实证成果显著：已在 Polymarket 市场预测、A股个股涨停趋势研判及《GTA 6》官宣节奏推演等多个真实场景中成功落地验证。

即刻体验： https://www.php.cn/link/83489af06c221ea5ab18edbe7cb56944

开源资源：
GitHub： https://www.php.cn/link/078d13da75a67637473e543d53ceca49
Hugging Face：https://www.php.cn/link/9fc0baa4d24c7eb0a4c171d49e174a3d

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