最强开源深度研究模型来了奕汇网。
MiroMind ODR（Open Deep Research），来自代季峰加盟陈天桥的技术首秀。
首先，它做到了性能最强，GAIA 测试结果更是达到了 82.4 分，超过了一众开源闭源模型，其中包括 Manus、OpenAI 的 DeepResearch。
其次，它是真 · 全开源可复现，它的核心模型、数据、训练流程、AI Infra、DR Agent 框架统统开源。
而据代季峰的朋友圈透露，他们将保持每月一次开源的更新速度。而这个项目是他们团队经过一个季度的努力而实现的。
从他们提供的演示来看，似乎都是在手机端上进行，因此不排除之后他们在手机端部署的可能性。
目前，他们还开放了 Demo 可以体验。
最强开源深度研究模型
在 Demo 体验区有这样一句介绍，我们不提供 AI（我们只是 AI 的搬运工），我们与您共同构建它。
好好好，说回到这个项目体验，目前它还属于比较早期，仅支持单轮次、且英文的对话输入。
随便选一个推荐问题上去，能够看到，它的思考过程和最终结果有很明显的分区。
思考过程左侧还有工作流的导览指引，你可以选择指定的节点进行查看。
过程中能够看到它支持联网搜索的。
最后的结果呈现得也比较清晰。
与现有的深度研究方法相比，MiroMind ODR 项目开放了深度研究的各个阶段奕汇网，包括四个子项目：
MiroFlow（Agent 框架）、MiroThinker（模型）、MiroVerse（数据）和 MiroTrain（训练基础设施）。
MiroFlow，支持多种主流工具调用，扩展大语言模型，支持工具辅助的深度研究推理。它的亮点在于可以稳定复现最强性能，也就是 GAIA 上 82.4 的成绩。
MiroThinker，原生支持工具辅助推理的大语言模型，可训练、可复现，在 GAIA 中表现最佳。
此外，它在 GAIA-Text-103 上取得了 SOTA 性能（60.2%），接近 OpenAI Deep Research。
MiroVerse，147K 开源训练数据支持深度研究训练。此外团队还会关注社区反馈，每月持续提供高质量、深入的研究数据集。
MiroTrain，支持深度研究模型的稳定高效训练，覆盖整个 Deep Research 训练流程，支持长文本训练和 RL 训练工具。
不过除了这个项目之外，在 GitHub 上还看到了他们几周之前的成果 MiroMind-M1。
MiroMind-M1 是一系列基于 Qwen-2.5 完全开源推理语言模型，专注于提升数学推理能力。
该模型通过监督式微调（SFT）在 719K 个精心筛选的问题集上进行训练，并采用可验证奖励的强化学习（RLVR）在 62K 个具有挑战性的示例上进行优化，使用了基于上下文的多阶段策略优化方法（CAMPO）。
在 AIME24、AIME25 和 MATH500 上，在基于 7B Qwen-2.5 的开源模型中取得了最佳性能。
代季峰加盟盛大后首秀
这个项目中的核心人物，自然是代季峰这位大牛。
个人网站上依旧显示其清华大学电子工程系副教授岗位。
公开信息显示，代季峰在计算机视觉、深度学习领域发表国际期刊、会议文章 80 余篇，论文总引用 6 万余次。
他是 R-FCN 物体检测算法和 Deformable ConvNets 的作者。R-FCN 被评价为"三大目标检测元模型之一"；而研发的 Deformable ConvNets，性能超越微软、Meta、谷歌等机构的视觉大模型
2009 年和 2014 年于清华大学自动化系分别获得工学学士和博士学位。
随后微软亚洲研究院视觉组工作，担任首席研究员、研究经理。
2019 年来到商汤的研究院工作，担任执行研究总监。直到 2022 年选择回归学界担任副教授。
这次选择再次出山，是为 AGI 而来。
据科创板日报消息，他加盟陈天桥旗下的盛大网络，正筹备一家新的 AI 创业公司，目标是打造第二个 DeepSeek，将围绕 AGI 展开基础性研究。
这个公司有三个研发重点：AI 商业决策智能化、突破算法茧房的内容分发，以及面向老龄化和青年发展的 AI 服务。
不过从 MiroMind 官网上也能看到出一些端倪，他们的使命是我们正在打造具备自我意识的数字生命体，与社区共同进化，以实现安全、有益的 AGI 惠及所有人。
所以，此次 MiroMind ODR 既是 MiroMind 的正式亮相，同样也是代季峰面向 AGI 的技术首秀。
Blog: https://miromind.ai/blog/miromind-open-deep-research
Demo: https://dr.miromind.ai/
GitHub: https://github.com/MiroMindAI
Hugging Face: https://huggingface.co/miromind-ai
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