MiroThinker 1.5 est un modèle de recherche approfondie open-source, à la pointe de la technologie. Au lieu de générer des réponses plausibles, il exécute des boucles "raisonner-vérifier-réviser". Il recherche des sources, croise des données, cite tout. 30 milliards de paramètres correspondant à des modèles 30 fois plus grands à un coût 20 fois inférieur. J'ai testé cela avec 2 cas d'utilisation. Voici comment il a performé. 1/7

2/7 Je l'ai testé avec les prédictions de la Coupe du Monde FIFA 2026 : Invite que j'ai utilisée : "Quel pays est le plus susceptible de gagner la Coupe du Monde FIFA 2026 ? Analysez les classements FIFA actuels, la profondeur de l'équipe, les performances historiques en tournoi, les résultats des qualifications. Fournissez des estimations de probabilité avec des sources."

3/7 Je l'ai testé avec des prévisions de prix de RAM : "Les prix de la RAM sont extrêmement élevés en ce moment - quelle est la perspective pour 2025-2026 ?" Invite que j'ai utilisée : "Les prix de la RAM sont actuellement à des niveaux records. Quelles sont les prévisions de prix pour 2026 ? Analysez les facteurs de la chaîne d'approvisionnement, la capacité de fabrication, les tendances de la demande."

4/7 Ce qui rend cela différent des LLMs classiques : Montre son travail - Chaque recherche qu'il effectue, chaque source qu'il vérifie. Vous voyez l'ensemble du processus de recherche, pas seulement le résultat. Cite tout - Chaque affirmation renvoie à une source spécifique. Quantifie l'incertitude - Donne des plages de probabilité et des niveaux de confiance. Ne fait pas semblant d'être certain quand ce n'est pas le cas. Explique les contradictions - Lorsque les sources ne sont pas d'accord, il vous montre les deux côtés et explique le conflit. Mise à jour dynamique - De nouvelles données disponibles ? Il révise l'analyse et vous dit ce qui a changé. Les LLMs classiques hallucinent avec confiance. Celui-ci fait de la recherche réelle.

5/7 Pourquoi cela importe pour les développeurs et les chercheurs : 30 milliards de paramètres correspondant à des modèles de 1 trillion - Plus petits, plus rapides, moins chers. Coût 20 fois inférieur à celui des modèles de la classe GPT-4. Open source - Modèle complet sur Hugging Face. Cadre sur GitHub. Vous pouvez l'héberger vous-même. Raisonnement agentique réel - Effectue des boucles "recherche → vérification → révision" comme un véritable analyste, pas seulement en complétant automatiquement. Orchestration multi-outils - Recherche sur le web, lit des documents, croise des sources, le tout en une seule requête. C'est à quoi devraient ressembler les outils de recherche en IA de qualité production.

6/7 Vous pouvez lire l'analyse complète ici. Prévision de la Coupe du Monde de la FIFA 2026 - Perspectives de prix de RAM 2025-2026 - Vérifiez comment MiroThinker a recherché, cité des sources et construit des estimations de probabilité pour chacun.