2026年1月5日，由陈天桥和清华AI学者代季峰联合发起的MiroMind团队，正式发布了自研旗舰搜索智能体模型MiroThinker 1.5。这个消息本身并不算特别，毕竟最近几个月几乎每周都有新模型发布。但当我深入了解后发现，这个模型背后代表的思路，可能会彻底改变我们对AI能力边界的认知。
新年刚至，陈天桥携手代季峰率先打响开源大模型的第一枪。
凭借成功预测 Polymarket 题目，连续登顶 Future X 全球榜首的 MiroMind 团队，于今日（1 月 5 日）正式发布其自研旗舰搜索智能体模型 MiroThinker 1.5。MiroThinker-v1.5-30B 仅用 1/30 的参数规模跑出了比肩众多 1T 模型的性能表现，其 235B 的版本在多个搜索智能体基准测试中跻身全球第一梯队。
在过去五年，AI领域一直被一条“铁律”所支配，Scaling Law（扩展定律）。它如同计算领域的摩尔定律一般，简单、粗暴、却魔力无穷：投入更多的数据、更多的参数、更多的算力，模型的性能就会线性且可预测地增长。无数的团队，无论是开源巨头还是商业实验室，都将希望孤注一掷地押在了这条唯一的救命稻草上。
全球创新企业家、慈善家陈天桥旗下的 MiroMind 团队在这一 AI 未来大考中，连续第二周蝉联冠军。与专注文本输出的生成式模型不同，MiroMind 采用记忆驱动机制，专为预测与决策设计，旨在打造全球最好的预测大模型。
最强开源深度研究模型来了。 MiroMind ODR（Open Deep Research），来自代季峰加盟陈天桥的技术首秀。 首先，它做到了性能最强，GAIA测试结果更是达到了82.4分，超过了一众开源闭源模型，其中包括Manus、OpenAI的DeepResearch。
全栈开源生态系统：涵盖Agent框架（MiroFlow）、模型（MiroThinker）、数据（MiroVerse）和训练基础设施（MiroTrain / MiroRL）的全栈开源方案，所有组件和流程均开放共享，便于学习、复用与二次开发。
「与 99% 的财富 100 强企业」合作的可视化协作平台 Miro 曾在疫情期间快速实现 10 倍用户增长。
