O Macaron-V1 é uma família de modelos de agente aberta projetada para inteligência experiencial, permitindo aprendizado a partir de ambientes reais e continuidade do aprendizado após a implantação. O sistema foca em dois objetivos: adaptação por meio da melhoria recursiva dos pares modelo-arreio e colaboração via arquitetura Mixture-of-LoRA (MoL) que seleciona adaptadores LoRA especialistas por turno do usuário.

  • O Macaron-V1-Venti flagship combina uma base GLM-5.2 de 744B com quatro LoRAs para chat, agente, codificação e GenUI.
  • O Macaron-V1-Tall utiliza um modelo Qwen3.6-based de 50B para implantação local com o mesmo design MoL.
  • O algoritmo integra Co-design Modelo-Arreio, autoaperfeiçoamento recursivo e o framework MindForge agentic RL.
  • A infraestrutura inclui a plataforma MinT de pós-treinamento e o método LongStraw de RL de contexto longo.

O relatório valida o sistema nos benchmarks de Inteligência Pessoal, GenUI e capacidades gerais, embora os ganhos compostos do aprendizado contínuo permaneçam como questões em aberto.