在人工智能领域，一场关于智能本质的探索正悄然改变行业格局。由知名创新企业家陈天桥与清华大学AI学者代季峰教授联合发起的MiroMind团队，凭借其独特的"发现式智能"理念，推出了新一代搜索智能体模型MiroThinker 1.5。这款模型以颠覆性的技术路径，在参数规模与性能表现之间找到了全新平衡点，引发业界广泛关注。
与传统大模型追求参数规模扩张不同，MiroThinker 1.5通过"交互式扩展"（Interactive Scaling）技术，将智能增长空间从模型内部参数扩展到外部世界。该模型30B版本仅用行业平均1/30的参数规模，就实现了与万亿参数模型相当的性能表现，其235B版本更在多个搜索智能体基准测试中跻身全球第一梯队。这种"四两拨千斤"的技术突破，源于团队对智能本质的深刻洞察——真正的智能不在于记忆多少知识，而在于如何获取和验证信息。
技术团队创新性地提出"科学家模式"替代传统的"做题家模式"。在面对未知问题时，MiroThinker 1.5不会像传统模型那样基于概率分布生成答案，而是构建完整的"假设-验证-修正"研究闭环。通过主动拆解问题、多轮查证比对、动态修正假设，模型能够像专业研究员一样在不确定性中逼近真相。这种机制使模型在关键评测集BrowseComp-ZH中超越参数量30倍的竞品，同时将单条调用成本降低至0.07美元，仅为对手的1/20。
训练方法的革新是模型突破的关键。团队构建了时序敏感训练沙盒，通过严格的时间戳约束，迫使模型在信息不完备的条件下进行推演。这种训练方式模拟了真实世界的认知过程，使模型学会在动态环境中持续修正判断。配合可控数据合成引擎生成的动态演化数据集，模型在训练中必须基于当时可获取的信息做出判断，而非依赖"上帝视角"的静态答案。
在金融预测领域，MiroThinker 1.5展现出惊人的实战能力。在12月的A股市场测试中，模型连续四个交易日精准预测涨停板晋级情况：10日从8支二板股中唯一命中晋级者；11日在市场持续降温时选中高位晋级股；12日不仅命中最高连板股，还准确预判其后续58%的累计涨幅；15日再次穿透市场噪声给出确定性答案。这种在高度不确定环境中的稳定表现，验证了模型在复杂动态系统中的推理能力。
技术白皮书显示，模型通过三大核心机制实现性能突破：证据寻求机制强制要求每个关键判断必须附带可靠信源；迭代验证机制要求模型持续反证已有结论；反幻觉机制则系统性过滤缺乏真实依据的推理捷径。这种训练方式使模型形成"先交互、再判断"的本能反应，在需要时能够快速精准地向外部世界获取信息，而非依赖记忆中的静态知识。
对于游戏行业关注的GTA6发布时间问题，模型给出了基于多维度证据的判断。通过分析开发商历史发布规律、当前项目进度、行业监管动态等信息，模型不仅预测了发布概率，还量化了可能影响发布日期的关键因素。这种将不确定性转化为可评估风险的能力，为决策者提供了全新的分析工具。
