MiroThinker-v1.0-8B

MiroThinker-v1.0-8B

一个开放的研究智能体模型，能在长上下文中推理，并在每个任务里多次调用工具查找信息。基于 Qwen3-8B 的 8B 版本，适合在自己硬件上运行研究智能体的开发者。

由 miromind-ai 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：MiroThinker-v1.0-8B 是 MiroThinker v1.0 的 8B 版本，这是一个基于 Qwen3-8B 构建的开源研究智能体模型。它经过训练，能使用工具并与外部世界交互，利用每一步的反馈来纠正错误。模型卡把这称为交互式扩展。它支持 256K 的上下文窗口，每个任务最多调用 600 次工具。

适合谁：如果你想要一个能自己运行的研究智能体，做深入的多步搜索和分析，而不是依赖托管服务，它很适合开发者和研究人员。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
研究 | 分析师 | 让智能体分多步搜索、阅读并交叉核对来源 | 从多个页面收集某个问题的证据
软件 | 智能体开发者 | 在开放的 8B 模型上构建研究智能体 | 把模型接到搜索工具和阅读工具上
学术 | AI 研究人员 | 研究更深入的工具使用如何影响结果 | 比较短交互和长交互的运行结果
商业 | 市场团队 | 运行耗时较长的信息搜集任务 | 整理一家公司的背景资料

如果你想要一个不带工具的普通聊天模型，可以跳过它，因为它是围绕工具调用和长时间研究来训练的。

用在哪里：

• 给模型提供搜索和阅读工具的智能体环境
• 使用 transformers 库的 Python 脚本
• Windows、macOS 和 Linux，机器要能容纳约 16.4 GB 的 F16 权重

用途 | 谁用 | 得到什么
深度研究问题 | 分析师 | 一次以答案收尾的多步调查
长文档分析 | 研究人员 | 对最多 256K token 的内容做推理
智能体构建 | 开发者 | 一个能在单个任务里处理大量工具调用的模型

如何设置：

• Python，并安装 transformers 库
• 约 16.4 GB 磁盘空间存放 F16 权重，估计 4-bit 约 4.1 GB
• 模型卡提到的 MiroThinker 工具和工作流，以及你接入的任何搜索工具

1. 安装 Hugging Face 工具。
2. 把模型文件下载到你的电脑。
3. 按 MiroThinker 项目的说明，把模型接入带工具的智能体环境。

pip install -U huggingface_hub
hf download miromind-ai/MiroThinker-v1.0-8B

如何使用：你给智能体一个研究问题，让它在循环里调用工具，读取返回的内容，再决定下一步。这里能看到的模型卡部分没有给出运行命令，所以请用项目自己的工具和工作流获取准确的步骤。

工具 | 作用
Tool calls | 让模型查找信息，每个任务最多 600 次
256K context window | 容纳较长的工作笔记和取回的页面
Agent workflow | 在推理和新信息之间循环

示例：你让智能体调查一个需要查看很多页面的问题。它会搜索、阅读，把找到的内容与其他来源核对，一直继续到能给出答案。模型卡说，这样更深入的运行正是这个模型进步最大的地方。

新手与专家：可以把它看作一个会做研究的模型，而不只是凭记忆回答。第一次尝试时，可以给它配一个搜索工具，再问一个需要查两三次的问题。

如果你熟悉这个领域，模型卡说这个模型经过训练，能处理更深、更频繁的智能体与环境交互，这是继模型规模和上下文长度之后的第三个扩展维度。它报告说，经过强化学习的版本比监督版本跑出的交互链长得多。这个系列有 8B、30B 和 72B 三种规格。

收到研究问题
推理并选择工具
调用工具并读取结果
根据反馈纠正错误
证据站得住时给出答案

Title: 模型卡给出的 v1.0 系列得分
HLE-Text: 37.7 %
BrowseComp: 47.1 %
BrowseComp-ZH: 55.6 %
GAIA-Text-103: 81.9 %

注意事项：

• 得分：模型卡给出的是 MiroThinker v1.0 整体的结果，不是按规格分开的，所以 8B 模型的得分可能更低。
• 评测：模型卡说测试时工具里禁止访问 Hugging Face，以防答案泄露。
• 规格：8B、30B 和 72B，其中 8B 基于 Qwen3-8B。
• License: MIT。
• Cost to run: 模型本身未提及，不过你接入的搜索工具可能有各自的费用。
• Data it reaches: 它会从 Hugging Face 下载模型文件，在智能体环境里则会接触你接入的网络或工具。
• Not for: 需要不带工具调用模型的用户，因为它的设计围绕工具调用。

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：text generation
• 框架：transformers
• 参数量：8.2B
• Weights: about 16.4 GB in F16; about 4.1 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：509
• 点赞：69
• 许可证：mit
• 语言：en
• 基于：Qwen/Qwen3-8B
• Quantized versions: 9
• Fine-tunes: 1
• 标签：transformers, safetensors, qwen3, text-generation, agent, open-source, miromind, deep-research, conversational

链接

• 模型：https://huggingface.co/miromind-ai/MiroThinker-v1.0-8B
• 文件：https://huggingface.co/miromind-ai/MiroThinker-v1.0-8B/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download miromind-ai/MiroThinker-v1.0-8B

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。