Macaron-V1は、経験知能のために設計されたオープンなエージェントモデルファミリーであり、システムが現実世界の経験から学習し、デプロイ後も改善を続けることを可能にします。アーキテクチャは2つの目標を中心に構成されています：モデルとハーネスのペアの再帰的な自己改善による適応、およびユーザーごとのターンごとに専門アダプターを選択するMixture-of-LoRA (MoL) システムを通じた協調です。

  • フラッグシップのMacaron-V1-Ventiは、チャット、エージェント、コーディング、GenUIタスク用の4つのLoRAを備えた744B GLM-5.2ベースと組み合わされています。
  • Macaron-V1-Tallは、同じMoL設計を使用してローカルデプロイのためのQwen3.6ベースの50Bモデルを使用します。
  • システムは再帰的自己改善のためにModel-Harness Co-designとMindForgeアジェンティックRLフレームワークを採用しています。
  • インフラストラクチャには、MinTポストトレーニングプラットフォーム、LongStrawによる長期コンテキストRL、およびスパースMoEモデルの安定化技術が含まれます。

レポートは、最先端ベースラインに対してPersonal Intelligence、GenUI、および一般的な能力ベンチマークでMacaron-V1を検証していますが、継続的学習からの複合的な利益に関する疑問はまだ残っています。