Macaron-V1 es una familia de modelos-agente abierta diseñada para la inteligencia experiencial, que permite aprender de entornos reales y continuar aprendiendo después del despliegue. El sistema se centra en dos objetivos: adaptación mediante la mejora recursiva de los pares modelo-arnés y colaboración a través de una arquitectura Mixture-of-LoRA (MoL) que selecciona adaptadores LoRA especialistas por turno de usuario.

  • Macaron-V1-Venti, el modelo insignia, combina una base GLM-5.2 de 744B con cuatro LoRAs para chat, agente, codificación y GenUI.
  • Macaron-V1-Tall utiliza un modelo de 50B basado en Qwen3.6 para despliegue local con el mismo diseño MoL.
  • El algoritmo integra Co-diseño Modelo-Arnes, mejora recursiva propia y el marco RL agéntico MindForge.
  • La infraestructura incluye la plataforma de postentrenamiento MinT y el método de RL de contexto largo LongStraw.

El informe valida el sistema en benchmarks de Inteligencia Personal, GenUI y capacidades generales, aunque las ganancias acumuladas del aprendizaje continuo siguen siendo preguntas abiertas.