人工知能の分野では、パラメータ数が性能の絶対的な指標とされてきたが、最新のオープンソースプロジェクトがその認識を覆しつつある。MiroThinker1.5は30億パラメータの「軽量型」の研究用エージェントモデルとして、トレーニングコストを従来の1/20にまで抑えることで、テラレベルのパラメータを持つモデルと同等の性能を実現している。これはAIが「力任せの計算」から「知的密度」への転換の歴史的な出来事であり、オープンソースコミュニティに新たな活力をもたらしている。以下にAIbaseがこの話題について詳細に分析する。

画期的な性能：小さなパラメータで大きな知恵

MiroThinker1.5は30億パラメータという「軽量型」の構造を持ち、Kimi-K2-Thinkingなどの1兆パラメータ規模のベースラインモデルを上回っている。中国語のブラウジングベンチマークテスト（BrowseComp）においても優れた性能を発揮し、多くの大規模な競合モデルを打ち負かした。その鍵は、「インタラクティブスケーリング（Interactive Scaling）」技術であり、単なるパラメータ数ではなく「エージェント密度（Agentic Density）」に注力している。リアルタイムで証拠を求め、反復的に修正し、仮説を検証することで、最先端のエージェント探索能力を達成している。1回の問い合わせにおける推論コストは0.07ドルであり、従来の1Tモデルの1/20に過ぎず、これによりAIアプリケーションの導入障壁が大幅に低下し、「静的推論」から「ネイティブな知性」への進化を促進している。

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コア技術革新：複数ラウンドの推論と自己修正

このモデルの核となるのは、メモリ管理に基づく複数ラウンド推論メカニズムである。最近の5回の会話文脈を保持しながら、関係ない過去の情報は削除し、情報を完全かつ低リソースで保つことができる。この設計により、モデルは「自律的探究学習（self-directed inquiry）」の能力を備え、単一タスクで最大400回のツールとのやり取りが可能となり、再帰的で階層的な推論チェーンが形成される。MiroThinker1.5は自動的な情報検索、多段階の思考と自己修正、長期記憶と文脈理解、ツールの呼び出しと実行、および研究レベルの情報統合と評価といった機能を備えている。これらの特徴により、複雑なタスクでも自在に対応でき、伝統的なモデルが抱える「後見の明察漏れ（hindsight leakage）」の問題を回避している。

実際の応用テスト：歴史分析から深層報告まで

実際のテストにおいて、MiroThinker1.5は驚くべきポテンシャルを示している。例えば、「人類の歴史上のすべての知識革命（文字、印刷、電気、インターネットなど）を振り返り、AI革命の独自性と潜在的なリスク、そしてそれが文明の進化方向に与える影響を分析する」というタスクに入力すると、数十回の推論と検索が行われ、何度も検証と再検索が繰り返される。国内外のさまざまな資料や文献をカバーし、最終的に完全なレポートを作成する。これにより、問題の理解、ステップの計画、ツールの使用による問題解決の能力の強さが証明されている。ユーザーからのフィードバックによると、このモデルは敏感なテーマやリアルタイムの情報取得において特に優れていることが判明しており、従来の検索エンジンの「即席学習」モデルよりも優れている。

業界への示唆：オープンソースがAIの枠組みを変える

MiroThinker1.5の公開は、AI分野での「DeepSeekの瞬間」とされ、従来のスケーリング法則（Scaling Law）に挑戦し、パラメータの密集型記憶から方法論を駆動する調査へと転換している。オープンソース形式（GitHubやHugging Faceで入手可能）を通じて、トレーニングや推論のコストを下げ、中小規模の開発者や研究者に効率的なツールを提供している。専門家は、業界全体が1%の精度向上のために巨額を投資する中で、このようなインタラクティブな成長がエージェント時代（Agentic Era）への鍵になると指摘している。今後、AIの競争は「知的密度」に焦点を当てることになり、それにより既存の秩序が崩壊し、より効率的な論理構築が促進される可能性がある。

AIbaseは、MiroThinker1.5の登場がAIが「巨大生物時代」から「知的時代」への転換を示すものであると考えている。これはオープンソースコミュニティに希望をもたらすだけでなく、業界関係者に真の革新は規模ではなく方法にありことを思い出させてくれる。AIbaseは引き続きこの分野の動向を追跡し、今後の前線報道にもご期待いただきたい。

プロジェクトのURL：https://github.com/MiroMindAI/MiroThinker