Mach-Mind-4-Flash तकनीकी रिपोर्ट में केवल 3B सक्रिय पैरामीटर वाले 35B-पैरामीटर मिक्स्चर-ऑफ-एक्सपर्ट्स (MoE) एजेंटिक मॉडल का परिचय दिया गया है। बिना प्री-ट्रेनिंग कंप्यूट को स्केल किए पोस्ट-ट्रेनिंग ऑप्टिमाइज़ेशन के माध्यम से इसे हासिल किया गया, और इसका प्रदर्शन 100B-पैरामीटर क्लास के मॉडल्स के बराबर या उससे बेहतर है।
पाइपलाइन में तीन प्रमुख चरण शामिल हैं: एक एकीकृत RL/OPD इंफ्रास्ट्रक्चर जो 17% ट्रेनिंग स्पीडअप प्रदान करता है; डोमेन-विशिष्ट विशेषज्ञों को फ्यूज करने के लिए मल्टी-टीचर ऑन-पोलिसी डिस्टिलेशन (MOPD); और हाइब्रिड मिडियन-लेंथ पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (HMPO), जो न्यूनतम सटीकता हानि के साथ रीजनिंग चेन्स को 19–46% तक संकुचित करता है।
AIME'26 और IFBench जैसे बेंचमार्क्स पर, मॉडल अपने सक्रिय आकार से 10–30 गुना बड़े मॉडल्स की अगुवाई या उनका बराबरी करता है, जबकि इन्फरेंस लागत का एक छोटा हिस्सा प्रदान करता है।