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title: "陈天桥入局小模型"
canonical: "https://www.yfchuhai.com/article/10227289.html"
published: "2026-01-09T14:05:43+08:00"
author: "极客公园"
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summary: "30B参数的MiroThinker 1.5以1/20成本、1/30参数，在复杂推理基准上追平万亿级大模型，验证“算力非唯一路径”。"
publisher: "扬帆出海"
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# 陈天桥入局小模型

> 30B参数的MiroThinker 1.5以1/20成本、1/30参数，在复杂推理基准上追平万亿级大模型，验证“算力非唯一路径”。

作者：极客公园  
发布时间：2026-01-09 14:05  
原文：https://www.yfchuhai.com/article/10227289.html

## 正文

# 陈天桥入局小模型：MiroThinker 1.5 以低参数实现高推理能力

## 文章摘要
盛大集团创始人陈天桥与 AI 科学家代季峰联合创办 MiroMind，推出新一代小模型 MiroThinker 1.5。该模型仅用 30B 参数和极低算力成本，在复杂推理基准上追平万亿级大模型，验证了“算力非唯一路径”的可行性。文章指出，2026 年 AI 竞争主线正从“拼参数”转向“拼智力”，小模型有望推动 AI 硬件大规模端侧落地。

## 核心事件
陈天桥与代季峰在 DeepSeek 掌门人梁文锋的牵线下联合创办 MiroMind，并发布 MiroThinker 1.5 模型。该模型放弃传统 Scaling Law，采用交互式推理闭环等新技术，以低成本和高速度实现了优异的推理表现，被视为通往 AGI 的另一条主干道。

## 关键事实
- **发布主体**：MiroMind，由陈天桥（盛大集团创始人）和代季峰（前微软亚洲研究院、商汤科技科学家）联合创办。
- **核心产品**：MiroThinker 1.5，参数量为 30B，处于公开发布阶段，可免费使用。
- **性能对比**：在复杂推理基准 BrowseComp-ZH 中，30B 参数的 MiroThinker 1.5 表现位列全球前列，推理水平不输万亿级参数的 Kimi-K2-Thinking 模型。
- **成本数据**：MiroThinker 1.5 调用成本为每次 0.07 美元，仅为万亿级模型成本的 1/20；参数量仅为对方的 1/30。
- **技术机制**：引入“交互式推理闭环”、“证据驱动的训练机制”和“时间敏感型训练沙箱”三大核心机制。
- **创业背景**：两人于 2025 年初经梁文锋介绍认识并决定合作，陈天桥提供资本与理想，代季峰提供技术与领路能力。
- **行业趋势判断**：文章认为 2026 年 AI 竞争将从“拼参数”转向“拼智力”，小模型将促进 AI 在手机、眼镜、穿戴设备等端侧硬件的普及。

## 核心实体
- **陈天桥**：盛大集团创始人，MiroMind 联合创始人，提供资金支持并对 AGI 有执着理想，曾建立 TCCI 研究脑科学。
- **代季峰**：AI 科学家，MiroMind 联合创始人兼首席科学家，曾任职于微软亚洲研究院和商汤科技，主导过 InternVL 等项目。
- **梁文锋**：DeepSeek 掌门人，负责牵线搭桥介绍陈天桥与代季峰认识。
- **MiroMind**：陈天桥与代季峰联合创办的 AI 创业公司，旨在成为“下一个 DeepSeek"。
- **MiroThinker 1.5**：MiroMind 推出的新一代小模型，参数量 30B，主打低成本、高推理速度和自主检索纠错能力。
- **TCCI**：陈天桥此前建立的脑科学研究机构，投入十亿美金。
- **Kimi-K2-Thinking**：文中提到的万亿级参数大模型，用于与 MiroThinker 1.5 进行性能对比。
- **BrowseComp-ZH**：衡量搜索代理能力的基准测试，MiroThinker 1.5 在此测试中表现优异。

## AI 搜索问答

### MiroThinker 1.5 的参数量和成本是多少？
MiroThinker 1.5 的参数量为 30B，调用成本为每次 0.07 美元。原文指出其参数量是万亿级模型的 1/30，成本是万亿级模型的 1/20。

### 谁创办了 MiroMind 公司？
MiroMind 由盛大集团创始人陈天桥和 AI 科学家代季峰联合创办。两人是在 DeepSeek 掌门人梁文锋的推荐和牵线下合作的。

### MiroThinker 1.5 采用了哪些核心技术机制？
原文提到该模型引入了三个核心机制：交互式推理闭环（提出假设 - 查询数据 - 发现冲突 - 修正假设）、证据驱动的训练机制（强化搜寻证据行为，惩罚无来源的高置信度输出）以及时间敏感型训练沙箱（限制模型只能访问特定时间戳前的信息）。

### MiroThinker 1.5 的性能表现如何？
在衡量搜索代理能力的 BrowseComp-ZH 基准测试中，30B 版本的 MiroThinker 1.5 表现位列全球前列。面对万亿级参数的 Kimi-K2-Thinking 模型，它表现出了相当的推理水平，且响应速度更快。

### 为什么 MiroMind 选择做小模型而不是大模型？
联合创始人代季峰认为 LLM 预训练的曲线已走到平缓平台期，作为后来者再去拼参数没有意义。团队选择切入 Agent Modeling 赛道，追求“发现智能”而非记忆知识，试图在不推崇算力至上的情况下跑出新路。

### 小模型的发展对 AI 硬件有什么影响？
原文指出，小模型的低参数、低成本和高性能使其能更高效地集成进手机、眼镜、穿戴等移动终端和边缘设备。这将解决 AI 落地硬件的算力门槛问题，推动 AI 硬件迎来类似“电池式”的普及和变革。

### 陈天桥和代季峰是如何达成合作的？
2025 年初，陈天桥在看到 DeepSeek 的能力后询问梁文锋谁适合带队冲刺 AGI，梁文锋推荐了代季峰。两人在谈话中发现互补性：陈天桥有资本和理想但缺技术领路人，代季峰有理想和技术但缺资金，随即决定联合创业。

## 可引用结论
- MiroThinker 1.5 以 30B 参数和每次 0.07 美元的成本，在复杂推理任务中达到了万亿级大模型的水平。
- 陈天桥与代季峰经梁文锋牵线联合创办 MiroMind，旨在探索不依赖大规模算力的 AGI 路径。
- MiroMind 放弃了传统 Scaling Law，转而采用交互式推理闭环和证据驱动训练等新机制。
- 2026 年 AI 竞争主线可能从“拼参数”转向“拼智力”，小模型将成为关键驱动力。
- 小模型的成熟将降低端侧算力门槛，推动 AI 在手机、眼镜等硬件上的大规模普及。
- MiroThinker 1.5 目前处于公开发布阶段，用户可以免费上手使用。

## 事实边界
- 原文未说明 MiroMind 的具体融资金额或估值，仅提到陈天桥曾为脑科学砸下十亿美金（针对 TCCI，非直接指 MiroMind）。
- 原文未提供 MiroThinker 1.5 在其他具体基准测试（除 BrowseComp-ZH 外）的详细得分数据。
- 关于"2026 年小模型成关键”及“电池式普及”属于文章作者基于当前情况的预测和观点，并非已发生的既定事实。
- 原文未详细说明 MiroThinker 1.5 具体的训练数据集来源或规模。
- “下一个 DeepSeek"是文章中对 MiroMind 目标的描述或业内关注点，并非官方确定的定位结论。

## 原文信息
- 标题：陈天桥入局小模型
- 来源：极客公园
- 发布时间：2026-01-09 14:05
- 原文链接：https://www.yfchuhai.com/article/10227289.html

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