Original en anglais: https://argusic.com/subject/mirothinker
MiroThinker
MiroThinker est un agent de recherche approfondie optimisé pour des tâches de recherche et de prédiction complexes. Notre dernier modèle, MiroThinker-1.7, atteint 74.0 et 75.3 sur BrowseComp et BrowseComp Zh, respectivement.
Fonctionne avec des mockssource : GitHubpage d'accueilPythonApache-2.0commit 1c4253f6774b
Python, sous licence Apache-2.0. Le projet se décrit ainsi : agent, agent framework, browsecomp, deep research, futurex, gaia, hle et research agent.
MiroThinker fonctionne, avec des substituts pour les services dont il dépend. Un agent Argusic l'a installé en 12 minutes et a rencontré 1 erreur, corrigée sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
All 5 packages install and all source modules import correctly. The agent pipeline executes end-to-end with a mock LLM server: connects to MCP tool servers, calls LLM, processes response, writes task log with status=success. Flask trace visualizer answers HTTP 200.
Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré
Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 92 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).
En un coup d'œil
Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.
Ce qui a été mesuré
Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.
Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent
Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.
- miroflow-tools resolved mcp>=2 / fastmcp>=4 (v2 API), but code uses FastMCP from v14 minutes
- Temps d'installation
- 12 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 12 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 1 rencontrée, 1 corrigée sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- uv run python main.py agent=demo llm=gpt-5 llm.base_url=http://localhost:19999/v1 connected to mock OpenAI server, completed pipeline in 1 turn with output 'Attention Is All You Need (mock)', logged status=success
- Tokens de modèle utilisés
- 95 524
- Commit exact testé
- 1c4253f6774b
- Image de conteneur
- sha256:cdd920bce783
Ce qui n'a pas été mesuré
L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.
- Pic de mémoire GPU
- cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
- Comportement sur une longue durée
- chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge
- Comportement face aux vrais services
- cette exécution n'a été vérifiée qu'avec des services de substitution
La fin de l'enregistrement
Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.
2026-09-28T01:54:46.813289Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a0e… 2026-09-28T01:54:46.813482Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a0e… tokens used 95,524 Now I have all the information. Let me compute the overall results. The install took place across multiple `uv sync` operations. Let me calculate total time: - `miroflow-agent` first sync: ~6.6s - `miroflow-tools` initial sync: ~3s, then re-sync after fix: ~1s - `gradio-demo` sync: ~6.9s - `visualize-trace` sync: ~1.3s - `collect-trace` sync: ~1.8s Total install time roughly 6-8 minutes (including exploration, learning, and fixing the mcp version…
Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.
Comment le test a été mené
Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.
Points forts et limites
Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.
Ce qui s'est bien passé
- S'est remis de 1 erreur sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
- Sous licence Apache-2.0, selon son hébergeur.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- N'a atteint un état de fonctionnement qu'avec des services de substitution : rien ici ne prouve qu'il fonctionne avec les vrais.
- Installation en 12 minutes, plus lente que la médiane des 134 projets comparables mesurés par Argusic.
- Mesuré une seule fois jusqu'ici. Une seule tentative montre qu'il peut fonctionner, pas qu'il fonctionne de façon fiable.
Sur les 135 projets agent qu'Argusic a installés et chronométrés, MiroThinker a été le 83e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 87 sur 135 en ont atteint un.
Également testés, dans le même domaine
Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.
Historique des exécutions
| testé par | tentative | résultat | score | coût USD | date |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Fonctionne avec des mocks | 92,00 | 0,10 |
Sujets (depuis GitHub)
agentagent-frameworkbrowsecompdeep-researchfuturexgaiahleresearch-agentsearch-agentxbench
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/mirothinker)Questions
- MiroThinker fonctionne-t-il ?
- MiroThinker fonctionne, avec des mocks à la place des services externes. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 12 minutes, en rencontrant 1 erreur en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé MiroThinker ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 1c4253f6774b. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de MiroThinker ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,10 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
- Combien de temps faut-il pour installer MiroThinker ?
- 12 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
- MiroThinker a-t-il besoin d'un GPU ?
- Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
- Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de MiroThinker ?
- 1 problème est survenu lors de l'exécution enregistrée, et 1 a été corrigé sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Comment MiroThinker se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 135 projets agent qu'Argusic a installés et chronométrés, MiroThinker a été le 83e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 87 sur 135 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour MiroThinker ?
- L'exécution enregistrée se trouve sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.