O Macaron-V1 é uma família aberta de modelos de agente projetada para inteligência experiencial, permitindo que sistemas aprendam com experiências do mundo real e continuem a melhorar após a implantação. A arquitetura se concentra em dois objetivos: adaptação por meio da autoaperfeiçoamento recursivo dos pares modelo-arneio, e colaboração por meio de um sistema Mixture-of-LoRA (MoL) que seleciona adaptadores especialistas por turno do usuário.

  • O Macaron-V1-Venti principal combina uma base GLM-5.2 de 744B com quatro LoRAs para tarefas de chat, agente, codificação e GenUI.
  • O Macaron-V1-Tall utiliza um modelo de 50B baseado no Qwen3.6 para implantação local usando o mesmo design MoL.
  • O sistema emprega Co-design Modelo-Arneio e o framework MindForge agentic RL para autoaperfeiçoamento recursivo.
  • A infraestrutura inclui a plataforma MinT de pós-treinamento, LongStraw para RL de contexto longo e técnicas de estabilidade para modelos MoE esparsos.

O relatório valida o Macaron-V1 em benchmarks de Inteligência Pessoal, GenUI e capacidades gerais contra baselines de ponta, embora os ganhos compostos do aprendizado contínuo permaneçam como questões em aberto.