📌 📄 内容摘要:
Bunn (@BunnHack) 在 MiroMind AI发布MiroThinker-1.7 & MiroThinker-H1,搜寻能力SOTA,超越大部分顶尖模型 中发帖
MiroThinker-1.7 系列针对长链任务（Long-chain tasks）进行了深度的后训练管线优化，具备以下三大核心优势：
超长上下文与深度分析： 支援高达 256K 的上下文视窗，具备长程推理能力，能进行多步骤的深度分析。
强大的工具调用能力： 单项任务可处理多达 300 次工具调用，并拥有更精确的步骤推理与决策机制。
灵活的部署规模： 同时推出 30B 与 235B 两种参数规模，搭配完整的工具链与工作流，灵活支援不同的研究场景与运算预算。
MiroThinker-H1
作为专有代理模型，MiroThinker-H1 展现了「长链可验证推理」的卓越潜力。透过**局部步骤验证（Step-verifiable）与全局验证（Globally verifiable）**的架构，H1 显著提升了复杂代理工作流的稳定性与表现，确保研究过程中的每一步都经得起推敲。
横扫基准测试：...
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