Macaron-V1 एक खुला एजेंट-मॉडल परिवार है जो अनुभवजन्य बुद्धिमत्ता के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे सिस्टम वास्तविक दुनिया के अनुभवों से सीख सकते हैं और तैनाती के बाद भी सुधार जारी रख सकते हैं। आर्किटेक्चर दो लक्ष्यों पर केंद्रित है: मॉडल-हार्नेस जोड़ों की पुनरावृत्त स्वयं-सुधार के माध्यम से अनुकूलन, और उपयोगकर्ता चरण के प्रति विशेषज्ञ एडेप्टर्स का चयन करने वाले Mixture-of-LoRA (MoL) सिस्टम के सहयोग के माध्यम से।
- फ्लैगशिप Macaron-V1-Venti में चैट, एजेंट, कोडिंग और GenUI कार्यों के लिए चार LoRAs के साथ 744B GLM-5.2 बेस शामिल है।
- स्थानीय तैनाती के लिए समान MoL डिज़ाइन का उपयोग करने वाले Macaron-V1-Tall में Qwen3.6-आधारित 50B मॉडल का उपयोग किया गया है।
- पुनरावृत्त स्वयं-सुधार के लिए सिस्टम मॉडल-हार्नेस सह-डिज़ाइन और MindForge एजेंटिक RL फ्रेमवर्क का उपयोग करता है।
इन्फ्रास्ट्रक्चर में MinT पोस्ट-ट्रेनिंग प्लेटफ़ॉर्म, लंबे संदर्भ के लिए RL LongStraw, और विरल MoE मॉडलों के लिए स्थिरता तकनीकें शामिल हैं।
रिपोर्ट ने फ्रंटियर बेलाइन्स के खिलाफ व्यक्तिगत बुद्धिमत्ता, GenUI और सामान्य क्षमता बेंचमार्क्स पर Macaron-V1 को मान्य किया है, हालांकि निरंतर सीखने से होने वाले संचयी लाभ अभी भी खुले प्रश्न हैं।