核心观点 - MiroMind ODR是最强开源深度研究模型，性能在GAIA测试中达到82.4分，超越Manus、OpenAI DeepResearch等开源闭源模型[1][2] - 该项目实现全开源可复现，包括核心模型、数据、训练流程、AI Infra、DR Agent框架[4] - 团队计划每月更新一次开源内容，项目为一个季度的研发成果[5] - 项目开放深度研究的四个子项目：MiroFlow（Agent框架）、MiroThinker（模型）、MiroVerse（数据）、MiroTrain（训练基础设施）[20] 模型性能 - GAIA测试得分82.4，显著高于OpenAI DeepResearch（67.4）、Manus（73.3）、Aworld（未明确数值）、WebShaper（60.9）[5] - MiroThinker在GAIA-Text-103上取得SOTA性能60.2%，接近OpenAI DeepResearch[24] - 支持联网搜索，演示显示手机端部署可能性[6][15] 开源内容 - MiroFlow：支持主流工具调用，扩展大语言模型，GAIA复现性能82.4[22] - MiroThinker：原生支持工具辅助推理的大语言模型，GAIA表现最佳[23] - MiroVerse：提供147K开源训练数据，每月更新高质量数据集[26] - MiroTrain：覆盖完整Deep Research训练流程，支持长文本和RL训练[27] 团队背景 - 核心人物代季峰为清华大学电子工程系副教授，计算机视觉领域专家[32][33] - 发表国际期刊会议论文80余篇，总引用超6万次，h-index 68[36][37] - 主导开发InternVL多模态模型，Hugging Face下载量超1000万次[38] - 曾任职微软亚洲研究院、商汤研究院，现加盟盛大网络筹备AI创业公司[41][42][43] 产品特点 - 演示显示支持单轮次英文对话，思考过程与结果分区明确[11][12] - 工作流导览指引可查看指定节点[13] - 公司使命为打造具备自我意识的数字生命体，实现安全有益的AGI[45] 相关资源 - 官网提供Demo体验[7][47] - GitHub、Hugging Face等平台已开源项目内容[47] - 团队早期成果MiroMind-M1基于Qwen-2.5，专注数学推理能力[28][29]