질문 하나에 600번 검색하는 무료 AI 연구원이 나왔습니다 — MiroThinker 1.7
MiroMindAI가 235B 파라미터 오픈소스 딥리서치 에이전트 MiroThinker 1.7을 공개했습니다. BrowseComp 74%, GAIA 82.7%로 오픈소스 최고 성적을 기록했으며, 질문 하나에 최대 600번 도구를 호출해 깊이 있는 조사를 수행합니다.
궁금한 게 있어서 AI에게 물어봤는데, 인터넷 검색 한두 번 하고 대충 답하는 경험을 해본 적 있을 것입니다. MiroMindAI가 공개한 MiroThinker 1.7은 다릅니다. 질문 하나를 받으면 최대 600번까지 웹 검색, 코드 실행, 문서 분석을 반복하며 답을 찾아냅니다. 그리고 이 모든 것이 무료 오픈소스입니다.
- 235B 파라미터 오픈소스 모델 — 누구나 무료로 사용 가능
- 웹 검색 벤치마크 BrowseComp 74%, AI 추론 벤치마크 GAIA 82.7% 달성 — 오픈소스 최고 기록
- 30B 미니 버전도 함께 공개 — 고사양 GPU 없이도 사용 가능
딥리서치가 뭔가요? 왜 중요한가요?
'딥리서치(Deep Research)'는 AI가 단순히 한 번 검색하고 끝나는 게 아니라, 사람처럼 여러 단계를 거쳐 조사하는 기능입니다. 예를 들어 "2026년 한국 전기차 시장 전망"을 물어보면, 보통 AI는 검색 결과 상위 몇 개를 요약해줍니다. 하지만 딥리서치 AI는 이렇게 합니다:
OpenAI와 Google은 이런 딥리서치 기능을 유료 구독자(월 2~3만 원)에게만 제공합니다. MiroThinker는 이 기능을 무료 오픈소스로 공개한 것입니다.
MiroThinker 1.7 — 숫자로 보는 성능
MiroThinker 1.7은 AI 성능을 측정하는 여러 시험에서 오픈소스 모델 중 최고 성적을 기록했습니다.
주요 벤치마크 성적표
| 시험 | 무엇을 측정하나 | 점수 |
|---|---|---|
| BrowseComp | 웹에서 찾기 어려운 정보를 정확히 찾아내는 능력 | 74.0% |
| BrowseComp-ZH | 중국어 웹 검색 정확도 | 75.3% |
| GAIA | 복잡한 질문에 여러 단계를 거쳐 답하는 능력 | 82.7% |
| HLE-Text | 전문가 수준의 난이도 높은 문제 해결 | 42.9% |
비교하면, 이전 오픈소스 모델들의 성적은 이랬습니다:
- Search-o1 (7B): BrowseComp 17.5%
- WebDancer (7B): 31.0%
- WebSailor (7B): 37.9%
- MiroThinker v1.0: 47.1%
MiroThinker 1.7은 기존 오픈소스 최고 기록 대비 약 2배 가까운 점수를 달성한 것입니다.
어떻게 작동하는지 — 4단계 구조
MiroThinker는 단순히 큰 AI 모델 하나가 아닙니다. 4명의 전문가가 한 팀을 이루는 구조로 되어 있습니다:
질문을 분석해서 조사 계획을 세웁니다. "이 순서로 검색하고, 이 자료를 먼저 찾자"라고 전략을 짜는 역할입니다.
실제로 웹 검색, 코드 실행, 문서 분석을 수행합니다. 한 번의 질문에 최대 600번까지 도구를 사용합니다.
추론 과정에 논리적 오류가 없는지 검사합니다. "가짜 해결책"이나 잘못된 추론을 잡아냅니다.
안전 점검과 최종 검증을 담당합니다. 결과가 틀렸다고 판단하면 되돌리거나 다시 조사를 시킵니다.
두 가지 크기 — 내 컴퓨터 사양에 맞게 선택
MiroThinker 1.7은 두 가지 크기로 공개됐습니다:
📦 MiroThinker-1.7 (235B)
가장 강력한 버전입니다. BrowseComp 74%, GAIA 82.7%의 최고 성능을 냅니다. 다만 GPU 메모리가 48GB 이상 필요합니다. 클라우드 서버나 고사양 워크스테이션에서 실행하기 좋습니다.
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📦 MiroThinker-1.7-mini (30B)
가벼운 버전입니다. GPU 메모리 16GB(RTX 4060Ti 이상)면 돌릴 수 있습니다. 성능은 235B보다 낮지만, 일반 연구 작업에는 충분합니다.
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직접 써보고 싶다면
가장 쉬운 방법은 MiroMindAI가 운영하는 무료 온라인 데모를 이용하는 것입니다. 설치 없이 브라우저에서 바로 딥리서치를 체험할 수 있습니다.
내 컴퓨터에서 직접 실행하고 싶다면:
# 1. 저장소 클론
git clone https://github.com/MiroMindAI/MiroThinker.git
cd MiroThinker/apps/gradio-demo
# 2. 필요한 API 키 설정 (.env 파일)
# - Serper (웹 검색용, 무료 2,500회 제공)
# - E2B (코드 실행용, 무료 티어 있음)
# - Jina (웹 페이지 읽기용, 무료 티어 있음)
# 3. 설치 및 실행
uv sync
uv run main.py
# → http://localhost:8080 에서 사용필요한 외부 서비스(Serper, E2B, Jina) 모두 무료 티어를 제공하므로, 초기 비용 없이 시작할 수 있습니다.
누가 쓰면 좋을까
같은 회사의 MiroFish와는 다른 제품
MiroMindAI는 이전에 MiroFish라는 AI 에이전트 스웜(군집) 예측 엔진도 공개한 바 있습니다. MiroFish가 "AI 에이전트 수천 개를 동시에 돌려서 미래를 예측하는" 도구라면, MiroThinker는 "하나의 AI가 깊이 있게 조사하는" 도구입니다. 목적이 완전히 다릅니다.
한계와 주의할 점
물론 제약도 있습니다. 235B 모델을 직접 돌리려면 고가의 GPU가 필요합니다(최소 48GB VRAM). 30B 미니 버전은 일반 게이밍 GPU(RTX 4060Ti 이상)에서도 돌아가지만, 성능은 그만큼 낮아집니다. 또한 현재 GitHub 스타가 약 7,000개로, 아직 초기 단계의 프로젝트입니다. 안정성이나 장기 지원 여부는 지켜봐야 합니다.
그럼에도 불구하고, 유료 서비스에서만 가능했던 딥리서치가 무료 오픈소스로 풀렸다는 점은 분명한 전환점입니다. OpenAI Deep Research, Google Gemini Deep Research와 직접 비교할 공식 수치는 아직 없지만, 오픈소스 진영에서 이 정도 성능의 딥리서치 에이전트가 나온 것은 처음입니다.
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