陳天橋入局小模型，用 30B 跑贏萬億

2026 年小模型或成為關鍵。

作者｜徐珊

編輯｜鄭玄

如果說 2025 年 DeepSeek 的爆發讓全球意識到算力并非通往 AGI 的唯一方式，那么 2026 年開年，MiroThinker 1.5 的發布，讓人更關注小模型的潛力所在。

MiroThinker 1.5 是盛大集團創始人陳天橋與 AI 科學家代季峰創辦的 MiroMind 所推出的新一代模型，MiroThinker 1.5 通過 其 30B 小模型規格，通過極小的算力調度，在復雜推理任務中取得了不輸大模型的表現，同時響應速度更快、成本更低、智能表現效果更好。目前，MiroThinker 1.5 正處于公開發布階段，人人皆可上手免費使用。

除了 MiroThinker 1.5 性能表現優越以外，MiroThinker 備受關注的另一大原因是，這是一個強強聯手打造出來的創業項目。

MiroMind 是陳天橋在 AI 領域，少有的，自己下場主導并參與的創業項目，他曾憑借《傳奇》締造網游神話、登頂中國首富。在淡出中心視野這些年里，他扎進腦科學領域，砸下十億美金建立 TCCI，試圖挖掘人類大腦的秘密。

公司的另一個創始人則是代季峰，從微軟亞洲研究院到商湯科技，一直扎根在計算機視覺領域。他主導過 InternVL 等開源項目，是物體檢測與具身智能領域的風云人物。兩者組合，讓 MiroThinker 1.5 哪怕只是剛上線不久，也得到業內不少關注。

圖片來源： MiroMind 官網

不過，如果小模型的性能真的能夠與大模型相媲美，Agent 或許將會迎來一輪落地爆發，隨著 Agent 真正完成端側落地，AI 硬件的能力與玩法，或許也會迎來新一輪的變革。

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梁文鋒牽線搭橋，

MiroMind 想要成為下一個 DeepSeek

就在前不久，MiroMind 首席科學家代季峰在知乎上親自下場，還原了這段頗有江湖色彩的創業故事。

出人意料的是，為 MiroMind 兩位核心人物牽線搭橋的正是 DeepSeek 的掌門人梁文鋒。

2025 年初，當陳天橋目睹了 DeepSeek 能力后，就意識到通往 AGI 的道路已開始明晰。當發現自己完全有能力打造下一個 DeepSeek 時，他詢問梁文鋒，誰最適合帶隊沖刺 AGI？梁文鋒當時就推薦了代季峰，陳天橋沒有任何遲疑，直接鎖定了他，兩人聯合創辦了 MiroMind。

據代季峰回憶道，在創業前最關鍵的那場談話中，沒有冗長的商務談判，只有相見恨晚的共鳴。

當時，陳天橋問代季峰 DeepSeek 成功的核心原因是什么，代季峰提到因為梁文鋒一人集齊了「有錢、有理想、懂技術」三個要素，溝通與管理的成本降到極限。代老師隨后坦誠相待說：「我有理想和技術，但唯獨少了點『資金』?！龟愄鞓驅Υ讼嘁曇恍μ岬?，「我有資本，有對 AGI 的執著理想，但確實缺一位懂技術的領路人?！?/p>

這種各有所長的組合，補齊了他們通往 AGI 創業道路的最后一塊拼圖。代季峰在組建團隊時，帶有一種近乎純粹的「少年感」，他提到自己不需要那種在大廠下午發消息、深夜十點才帶著滿身疲憊回家的員工，而是更希望團隊伙伴們都能做到「眼里有光」的狀態。

圖片來源：清華大學官網

在選擇究竟以什么方向切入賽道時，代季峰很清醒地意識到，現在 LLM 預訓練的曲線已經走到了極其平緩的平臺期，作為一個后來者，選擇再去大模型賽道拼參數并沒有意義。

于是，MiroMind 毅然選擇殺入了剛興起的 Agent Modeling 賽道，他們想看看，如果不再推崇算力至上，而是追求最懂、最實用的模型，能不能在 Agent 時代跑出一條不一樣的生路。

02

模型參數量降至 1/30，

成本下降 1/20

過去七個月，MiroMind 一直在思考一個更為根本的問題：智能的「奇點」究竟在哪里？

最后他們給出的的答案并非是「用參數推出世界記憶模型」，而是追求「發現智能」。

他們在官網中寫道：真正的智能并非依賴于全知全能，而是依賴于研究、驗證和糾正的能力。因為真正的智能不是過目不忘的死記硬背，而是像科學家一樣，在不確定性中通過糾錯抵達真相。

MiroThinker 1.5 測試的最終的效果，也非常令人欣喜。面對萬億級參數的 Kimi-K2-Thinking，僅有 30B 參數規模的 MiroThinker-v1.5 表現出了相當的推理水平。而最直觀的表現是模型性能與模型成本成倒掛的態勢，在衡量搜索代理能力的基準測試 BrowseComp-ZH 中，30B 版本的表現位列全球前列。

BrowseComp 基準測試的性能比較 ｜圖片來源：MiroMind 官網

由于參數量縮減到對方的 1/30，MiroThinker 1.5 30B 調用成本大幅下降至每次 0.07 美元，僅為萬億模型成本的 1/20，且推理速度更快。

智能搜索基準測試的性能比較｜圖片來源：MiroMind 官網

MiroMind 在官網解釋了自己的設計思路與原理。他們認為傳統的 Scaling Law 路徑傾向于將盡可能多的人類知識記憶在模型參數中。這種做法的弊端在于，當模型面對未知領域或實時變動的信息時，往往會基于統計概率「捏造」答案，從而產生幻覺。而 MiroMind 團隊則將技術重點放在了交互式縮放（Interactive Scaling）上。

具體而言，在技術實現上，MiroThinker 1.5 引入了幾個核心的新機制：

• 交互式推理閉環：模型不再進行簡單的線性思維鏈（CoT）外推。它構建了一個「提出假設—查詢外部數據—發現沖突—修正假設」的研究循環。在得出結論前，模型會主動發起多輪外部檢索，利用確定性的外部證據流來抵御不確定的內部推理偏差。

• 證據驅動的訓練機制：在訓練階段，團隊改變了獎勵函數。系統不再單純獎勵答案的正確性，而是強化模型搜尋證據的行為。缺乏來源支持的高置信度輸出會被懲罰，這迫使模型形成一種「先驗證、后判斷」的本能。

• 時間敏感型訓練沙箱：為了解決 AI 的「后見之明」問題，標準訓練中，模型通常能看到數據的最終結果，這使其在預測未來時傾向于先「回憶過去」。簡單來說，MiroMind 構建了一個沙箱，嚴格限制模型只能訪問特定時間戳之前的信息，迫使它在信息不完整、存在延遲的真實環境下學習推理和糾錯。

如此一來，MiroThinker 1.5 不再是一個試圖記住所有百科知識的容器，而是一個擅長使用工具的專業研究員。在處理金融分析、時效性預測等任務時，它能夠展示完整的邏輯驗證鏈條。

演示提問：下周有哪些重大事件可能會影響美國納斯達克指數？｜圖片來源：MiroMind 官網

03

通往 AGI 的另一種道路

MiroThinker 1.5 的出現，在行業內引發了一定反響。不少業內人士認為，AI 競爭即將從拼參數拼規模的時代，轉向「拼智力」的時代。

隨著模型參數規模的持續下降和推理成本的邊際遞減，2026 年小模型或成為關鍵。當 AI 模型的參數規模最夠小、價格最夠低，且表現性能足夠好時，能夠更高效地集成進各類移動終端和邊緣設備中，那么 AI 落地硬件的算力門檻問題將會迎刃而解。那些已經在大廠實驗室、初創公司里打磨了一兩年的 AI 硬件，才算真正具備了底層技術支撐，迎來了真正的「開智」時刻，且能夠進一步迎接更豐富的功能，更有趣的交互設計。

就如同電力時代剛開啟時，人類必須依賴龐大的變壓器和錯綜復雜的電網供電，那時的電力是昂貴且固定的。但當電池技術成熟、電力變得可隨身攜帶后，電器才真正爆發并改變了每一個人的生活。如今的大模型就像初期的電網中心，而 MiroThinker 1.5 這樣的小模型，則更像隨處可見的「電池」。

可以預見的是，2026 年，AI 變革將不再僅僅局限于行業內部的技術狂歡，而是會通過手機、眼鏡、穿戴設備等每一個真實的硬件入口，觸達每一個普通人。當 AI 能夠以極低的成本在端側實時運行、自主研究并解決問題時，所有人都會比以往任何時候，都更直觀地感受到 AI 時代對生活的影響。

*頭圖來源：MiroMind

本文為極客公園原創文章，轉載請聯系極客君微信 geekparkGO

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未來 AI 在微觀型操作上，占比將被大大壓縮，轉而提升構建角色交流感。

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