GPT
הוספת כלי
M

MiroThinker-1.7-mini

קוד פתוח

miromind-aiapache-2.02026-03-09

  • transformers
  • safetensors
  • qwen3_moe
  • text-generation
  • agent

מודל מבוסס תערובת מומחים שמתוכנן להרצת סוכנים אוטונומיים עם שרשראות חשיבה ארוכות. הוא מתאים למי שבונה תהליכי מחקר מורכבים הדורשים מאות קריאות לכלים חיצוניים.

  • 31Bפרמטרים
  • 262,144טוקנים בהקשר
  • 56.9 GBמשקל הקבצים
  • 534הורדות בחודש

מה זה

מדובר בגרסה הקטנה יותר במשפחת המודלים הזו, הכוללת 31 מיליארד פרמטרים בארכיטקטורת תערובת מומחים של Qwen3. המטרה המרכזית שלו היא ביצוע משימות מחקר עמוקות הדורשות קריאה חוזרת לכלים ברצף, עד 300 קריאות למשימה בודדת, תוך שמירה על עקביות ואימות צעדי החשיבה לאורך תהליך העבודה.

היוצרים בחנו את המשפחה הזו מול מבחני ביצועים מקובלים כמו GAIA ו־BrowseComp למחקר וגלישה. התוצאות מראות יכולת טובה בניווט ברשת ופתרון שאלות מורכבות יחסית למודלים פתוחים, אך יש לשים לב שהמספרים הגבוהים המדווחים בדף שייכים ברובם למשפחה הכללית או לגרסת ה־235 מיליארד פרמטרים הגדולה, ולא בהכרח למשקל ה־mini לבדו.

מתאים ל

  • סוכן מחקר ואיסוף מידע

    הוא מסוגל לתכנן שרשרת ארוכה של שאילתות, לגשת לכלים חיצוניים ולנתח מידע ברצף בלי לאבד את ההקשר.

  • אוטומציה מבוססת כלים

    מבנה ההנחיות שלו מותאם לקריאות כפולות ומרובות של פונקציות בפורמט מוגדר היטב לכל אורך הריצה.

  • ניתוח מסמכים רחבי היקף

    התמיכה בחלון הקשר נרחב מתאימה להזנת מקורות מידע רבים ומעקב אחר פרטים קטנים לאורך הדרך.

איפה זה נופל

המודל מתועד ומאומן רשמית עבור השפה האנגלית בלבד, כך שלא כדאי לסמוך עליו לתהליכי עבודה שדורשים עברית טבעית או ניתוח טקסטים מקומיים. בנוסף, אף שהוא תומך בעד 300 קריאות לכלים, ריצה כזו יוצרת זמני תגובה ארוכים מאוד ועלויות חישוב משמעותיות, כפי שהמפתחים עצמם מודים בכך שהגבילו את שירות ההדגמה שלהם ל־100 קריאות בלבד לצורכי יציבות.

שאלות
נפוצות

האם המודל יתפקד היטב במשימות בעברית?

הכרטיס מצהיר על אנגלית בלבד. סביר שהוא מסוגל להבין מעט עברית בזכות משפחת הבסיס, אך לא מומלץ להשתמש בו ליישומים הדורשים עברית מקצועית או תקינה.

איזו חומרה מינימלית צריך בשביל פריסה מקומית?

המשקלים שוקלים כמעט 57 גיגה־בייט. תצטרכו שרת עם מספר כרטיסי מסך, למשל שני כרטיסי A100 או מערך מרובה כרטיסים, כפי שהיוצרים ממליצים באמצעות שמונה מאיצים לפריסה מלאה.

איך מריצים

כדי להריץ אותו ישירות מהמשקלים המקוריים ב־bfloat16, תצטרכו שרת עם לפחות 60 עד 80 גיגה־בייט של זיכרון גרפי פנוי רק עבור המשקלים עצמם, לא כולל זיכרון עבודה עבור חלון ההקשר. המפתחים ממליצים להשתמש ב־vLLM או ב־SGLang עם חלוקה על פני שמונה כרטיסים, במיוחד אם רוצים לנצל את מלוא חלון ההקשר.

אם אתם לא מחזיקים שרת ייעודי כזה, אין טעם לנסות להריץ אותו מקומית על מחשב פיתוח רגיל. במקרה כזה, עדיף להמתין לחלופות מכומתות או לפנות לשירותי ענן ו־API שמארחים את המודל הזה מוכן להרצה.

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="miromind-ai/MiroThinker-1.7-mini")
print(pipe("שלום"))

הקבצים

24 קבצים במאגר, 56.9 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הקוד והמשקלים מופצים תחת רישיון Apache 2.0. מותר להשתמש בהם בחופשיות לצרכים מסחריים ופרטיים, לשנות את הקוד ולהטמיע אותו במוצרים, בתנאי ששומרים על הודעת זכויות היוצרים ומצרפים עותק של הרישיון.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש
  • שימוש בפטנטים

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗