在人工智能领域，参数规模一度被视为性能的绝对王者，但一项最新开源项目正颠覆这一认知。MiroThinker1.5作为一款仅30亿参数的研究智能体模型，以其高效的交互式扩展机制，实现了媲美万亿参数级别的性能，同时将推理成本降低至原来的1/20。这不仅标志着AI从“蛮力计算”向“智能密度”转型的里程碑，也为开源社区注入了强劲动力。以下是AIbase对这一热点事件的深度剖析。  突破性性能:小参数大智慧 MiroThinker1.5以30亿参数的“轻量级”身躯，超越了1万亿参数级别的基准模型，如Kimi-K2…