MiroThinker 1.5 ist ein Open-Source-Modell für tiefgehende Forschung auf dem neuesten Stand der Technik. Anstatt plausible Antworten zu generieren, führt es "verifizieren-überprüfen-überarbeiten"-Schleifen aus. Es durchsucht Quellen, vergleicht Daten und zitiert alles. 30 Milliarden Parameter, die mit Modellen übereinstimmen, die 30-mal größer sind, zu 20-mal niedrigeren Kosten. Ich habe dies mit 2 Anwendungsfällen getestet. So hat es abgeschnitten. 1/7

2/7 Ich habe es mit den Vorhersagen zur FIFA-Weltmeisterschaft 2026 getestet: Eingabeaufforderung, die ich verwendet habe: "Welches Land hat die größte Wahrscheinlichkeit, die FIFA-Weltmeisterschaft 2026 zu gewinnen? Analysiere die aktuellen FIFA-Rankings, die Kader-Tiefe, die historische Turnierleistung und die Qualifikationsergebnisse. Gib Wahrscheinlichkeitsabschätzungen mit Quellen an."

3/7 Ich habe es mit RAM-Preisschätzungen getestet: "Die RAM-Preise sind derzeit extrem hoch - wie sieht die Prognose für 2025-2026 aus?" Eingabeaufforderung, die ich verwendet habe: "Die RAM-Preise befinden sich derzeit auf Höchstständen. Was sind die Preisschätzungen für 2026? Analysiere die Faktoren der Lieferkette, die Produktionskapazität und die Nachfragetrends."

4/7 Was macht dies anders als reguläre LLMs: Zeigt seine Arbeit - Jede Suche, die es durchführt, jede Quelle, die es überprüft. Sie sehen den gesamten Forschungsprozess, nicht nur das Ergebnis. Zitiert alles - Jede Behauptung verlinkt zu einer spezifischen Quelle. Quantifiziert Unsicherheit - Gibt Wahrscheinlichkeitsbereiche und Vertrauensniveaus an. Tut nicht so, als wäre es sicher, wenn es das nicht ist. Erklärt Widersprüche - Wenn Quellen nicht übereinstimmen, zeigt es Ihnen beide Seiten und erklärt den Konflikt. Aktualisiert dynamisch - Neue Daten verfügbar? Es überarbeitet die Analyse und sagt Ihnen, was sich geändert hat. Reguläre LLMs halluzinieren selbstbewusst. Dieses hier macht tatsächliche Forschung.

5/7 Warum das für Entwickler und Forscher wichtig ist: 30B Parameter, die mit 1T Modellen übereinstimmen - Kleiner, schneller, günstiger. 20x geringere Kosten als GPT-4-Klassenmodelle. Open Source - Vollständiges Modell auf Hugging Face. Framework auf GitHub. Sie können es selbst hosten. Echtes agentisches Denken - Führt "Forschung → Überprüfen → Überarbeiten"-Schleifen wie ein tatsächlicher Analyst, nicht nur Autovervollständigung. Multi-Tool-Orchestrierung - Durchsucht das Web, liest Dokumente, vergleicht Quellen, alles in einer Abfrage. So sollten KI-Forschungstools in Produktionsqualität aussehen.

6/7 Sie können die vollständige Analyse hier lesen. Vorhersage zur FIFA-Weltmeisterschaft 2026 - RAM-Preisausblick 2025-2026 - Überprüfen Sie, wie MiroThinker recherchiert, Quellen zitiert und Wahrscheinlichkeitsabschätzungen für jede erstellt hat.