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、実際の環境からの学習と展開後の継続的な学習を可能にします。このシステムは2つの目標に焦点を当てています：モデルとハーネスのペアの再帰的改善による適応、およびユーザーごとのターンごとに専門家のLoRAアダプターを選択するMixture-of-LoRA (MoL) アーキテクチャを通じた協調です。

  • フラッグシップのMacaron-V1-Ventiは、744B GLM-5.2ベースモデルにチャット、エージェント、コーディング、GenUI用の4つのLoRAを組み合わせます。
  • Macaron-V1-Tallは、Qwen3.6ベースの50Bモデルを使用し、同じMoL設計でローカル展開に対応します。
  • アルゴリズムには、Model-Harness Co-design、再帰的自己改善、およびMindForgeエージェントRLフレームワークが統合されています。
  • 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とLongStraw長文脈RL手法が含まれます。

レポートは、Personal Intelligence、GenUI、および一般的な能力ベンチマークにおいてシステムを検証していますが、継続的学習からの累積的な利点は未解決の課題です。