Macaron-V1 — это открытое семейство агентов-моделей, предназначенное для экспериментального интеллекта, позволяющее системам учиться на реальном опыте и продолжать совершенствоваться после развертывания. Архитектура сосредоточена на двух целях: адаптация через рекурсивное самосовершенствование пар модель- harness, и сотрудничество посредством системы Mixture-of-LoRA (MoL), которая выбирает специализированные адаптеры для каждого пользовательского хода.
- Флагманская Macaron-V1-Venti объединяет базовую модель GLM-5.2 на 744B с четырьмя LoRA для задач чата, агента, кодирования и GenUI.
- Macaron-V1-Tall использует модель Qwen3.6 на 50B для локального развертывания с тем же дизайном MoL.
- Система применяет совместный дизайн Model-Harness и фреймворк MindForge agentic RL для рекурсивного самосовершенствования.
- Инфраструктура включает платформу постобучения MinT, LongStraw для долгосрочного контекста RL и методы стабилизации для разреженных моделей MoE.
Отчет подтверждает Macaron-V1 на бенчмарках персонального интеллекта, GenUI и общих способностей по сравнению с передовыми базовыми моделями, хотя накопленные преимущества от непрерывного обучения остаются открытыми вопросами.