MiroThinker 1.5 es un modelo de código abierto, SoTA Deep Research. En lugar de generar respuestas plausibles, ejecuta bucles de "razón-verificación-revisar". Busca en fuentes, cruza datos, cita todo. 30B con modelos 30 veces más grandes y 20 veces menor coste. Probé esto con 2 casos de uso. Así es como funcionó. 1/7

2/7 Lo probé con las predicciones para el Mundial de FIFA 2026: Prompt que utilicé: "¿Qué país tiene más probabilidades de ganar la Copa Mundial de la FIFA 2026? Analizar las clasificaciones actuales de la FIFA, la profundidad de la plantilla, el rendimiento histórico de los torneos y los resultados de la clasificación. Proporciona estimaciones de probabilidad con fuentes."

3/7 Lo probé con predicciones de precios de la RAM: "Los precios de la RAM están extremadamente altos ahora mismo, ¿cuál es la perspectiva para 2025-2026?" Prompt que utilicé: "Los precios de la RAM están actualmente en niveles máximos. ¿Cuáles son las predicciones de precios para 2026? Analizar factores de la cadena de suministro, capacidad de fabricación y tendencias de demanda."

4/7 Qué hace que esto sea diferente de los LLMs normales: Muestra su trabajo: cada búsqueda que hace, cada fuente que revisa. Ves todo el proceso de investigación, no solo los resultados. Cita todo - Cada afirmación enlaza a una fuente específica. Cuantifica la incertidumbre - Da rangos de probabilidad y niveles de confianza. No finge estar seguro cuando no lo es. Explica las contradicciones - Cuando las fuentes discrepan, te muestra ambos lados y explica el conflicto. Actualizaciones dinámicas - ¿Nuevos datos disponibles? Revisa el análisis y te dice qué ha cambiado. Los LLMs normales alucinan con confianza. Este hace investigación real.

5/7 Por qué esto es importante para desarrolladores e investigadores: Parámetros 30B que coinciden con modelos 1T: más pequeños, rápidos, más baratos. Coste 20 veces menor que los modelos de la clase GPT-4. Código abierto - Modelo completo en Hugging Face. Framework en GitHub. Puedes alojarte tú mismo. Razonamiento agente real - ¿Hace bucles de "investigación → verificar → revisar" como un analista real, no solo autocompletado? Orquestación multiherramienta: busca en la web, lee documentos, cruza referencias de fuentes, todo en una sola consulta. Así es como deberían ser las herramientas de investigación en IA de calidad de producción.

6/7 Puedes leer el análisis completo aquí. Predicción para la Copa Mundial de la FIFA 2026 - Perspectivas de precios de la RAM 2025-2026 - Consulta cómo MiroThinker investigó, citó fuentes y elaboró estimaciones de probabilidad para cada una.