Macaron-V1 एक खुला एजेंट-मॉडल परिवार है जो अनुभवजन्य बुद्धिमत्ता के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो वास्तविक पर्यावरण से सीखने और तैनाती के बाद भी सीखते रहने में सक्षम बनाता है। सिस्टम दो लक्ष्यों पर केंद्रित है: मॉडल-हार्नेस जोड़ों के पुनरावर्ती सुधार के माध्यम से अनुकूलन और प्रति उपयोगकर्ता पाले विशेषज्ञ LoRA एडेप्टर्स का चयन करने वाली Mixture-of-LoRA (MoL) आर्किटेक्चर के माध्यम से सहयोग।
- फ्लैगशिप Macaron-V1-Venti में 744B GLM-5.2 बेस और चैट, एजेंट, कोडिंग और GenUI के लिए चार LoRAs शामिल हैं।
- Macaron-V1-Tall स्थानीय तैनाती के लिए Qwen3.6-आधारित 50B मॉडल का उपयोग करता है, जिसमें वही MoL डिज़ाइन है।
- एल्गोरिदम में मॉडल-हार्नेस सह-डिज़ाइन, पुनरावर्ती स्वयं-सुधार और MindForge एजेंटिक RL फ्रेमवर्क शामिल हैं।
- इंफ्रास्ट्रक्चर में MinT पोस्ट-ट्रेनिंग प्लेटफ़ॉर्म और LongStraw लॉन्ग-कंटैक्स्ट RL विधि शामिल है।
रिपोर्ट ने व्यक्तिगत बुद्धिमत्ता, GenUI और सामान्य क्षमता बेंचमार्क्स पर सिस्टम की वैधता प्रस्तुत की है, हालांकि निरंतर सीखने से होने वाले संचयी लाभ अभी भी खुले प्रश्न हैं।