Macaron-V1 es una familia de modelos-agente abierta diseñada para la inteligencia experiencial, permitiendo que los sistemas aprendan de experiencias del mundo real y continúen mejorando después del despliegue. La arquitectura se centra en dos objetivos: adaptación mediante la mejora recursiva de pares modelo-arnés, y colaboración a través de un sistema Mixture-of-LoRA (MoL) que selecciona adaptadores especialistas por turno de usuario.

  • El Macaron-V1-Venti insignia combina una base GLM-5.2 de 744B con cuatro LoRAs para tareas de chat, agente, codificación y GenUI.
  • Macaron-V1-Tall utiliza un modelo de 50B basado en Qwen3.6 para despliegue local usando el mismo diseño MoL.
  • El sistema emplea Co-diseño Modelo-Arnés y el marco agéntrico RL MindForge para la mejora recursiva.
  • La infraestructura incluye la plataforma de post-entrenamiento MinT, LongStraw para RL de contexto largo, y técnicas de estabilidad para modelos MoE dispersos.

El informe valida Macaron-V1 en benchmarks de Inteligencia Personal, GenUI y capacidades generales frente a líneas base de vanguardia, aunque las ganancias acumuladas del aprendizaje continuo siguen siendo preguntas abiertas.