MiroThinker 1.5 entrega rendimiento de trillones con modelo de 30B
TL;DR
MiroMind lanza MiroThinker 1.5, un modelo de 30 mil millones de parámetros que promete capacidades avanzadas de búsqueda comparable a modelos de trillones a un costo más bajo.
¿Qué es el MiroThinker 1.5?
En el ámbito de la inteligencia artificial, MiroMind ha lanzado el MiroThinker 1.5, un modelo de solo 30 mil millones de parámetros que promete ofrecer capacidades de búsqueda avanzadas, comparables a modelos con trillones de parámetros, a un costo significativamente más bajo. Esta innovación busca satisfacer una creciente demanda de agentes de IA económicos y eficientes.
¿Cómo se destaca el MiroThinker 1.5?
El modelo se diferencia por sus **capacidades de razonamiento** que superan a modelos como Kimi K2 con 1 trillón de parámetros, demostrando una reducción significativa en los costos de inferencia. Mientras que el Kimi K2 cuesta significativamente más por llamadas a la API, el MiroThinker 1.5 ofrece inferencia a solo $0.07 por llamada.
Reducción del riesgo de alucinaciones
Uno de los grandes desafíos en el uso de modelos de IA es el fenómeno de las **alucinaciones**, donde la IA proporciona respuestas incorrectas con confianza. El MiroThinker 1.5 mitiga este riesgo a través de lo que se llama **modo científico**, que involucra un ciclo de verificación e investigación. Esto permite que el modelo proponga hipótesis y busque evidencias externas antes de llegar a conclusiones.
Rendimiento en benchmarks
El MiroThinker 1.5 se desempeñó bien en un benchmark denominado **BrowseComp-ZH**, superando a su competidor de 1 trillón de parámetros al obtener una puntuación de 69.8. Este rendimiento notable refleja la eficiencia del modelo en tareas de búsqueda en la web.
Uso de herramientas ampliado
Con la capacidad de realizar hasta **400 llamadas a herramientas** por sesión y soportar un contexto de 256.000 tokens, el MiroThinker 1.5 se posiciona para ejecutar tareas complejas. Esta funcionalidad permite la realización de flujos de trabajo detallados, como la recolección y síntesis de información.
Innovación en el entrenamiento
Otro detalle innovador del MiroThinker 1.5 es su **Sandbox de Entrenamiento Sensible al Tiempo**, que crea condiciones de entrenamiento más realistas. El modelo solo interactúa con datos disponibles hasta un cierto punto en el tiempo, evitando que información futura afecte su razonamiento.
Consideraciones prácticas para la implementación
Para los equipos de TI, el MiroThinker requiere una cantidad significativa de memoria GPU, y aun así, garantiza compatibilidad. El modelo puede integrarse fácilmente a servidores vLLM con puntos de API compatibles con OpenAI.
Perspectivas para el futuro de la IA
La llegada del MiroThinker 1.5 resalta un cambio en el enfoque de la industria hacia una comprensión más interactiva de la IA, en lugar de simplemente aumentar el número de parámetros. MiroMind apuesta a que la eficiencia en interacciones de herramientas puede ser más ventajosa para aplicaciones prácticas que la mera escalabilidad por tamaño de modelo. Este enfoque puede revolucionar cómo las empresas utilizan la IA, refugiándose de costos elevados y complejidades.
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