Macaron-V1 实测：748B 个人智能体模型和 2M 上下文
AI寒武纪 · wechat · 2026-07-22
这篇公众号长文实测了 Macaron-V1，作者的结论是：它不是“聊天机器人外面挂几个插件”的老套路，而是更像一个面向个人智能体的模块化系统。
它是什么
- Venti：748B 参数，基于 GLM-5.2 后训练，原生支持 2M 超长上下文。
- Tall：35B，基于通义千问 3.6 后训练，主打本地部署和隐私/成本敏感场景。
- 架构上采用 MoL（Mixture of LoRA）：冻结 GLM-5.2 底座，上挂 4 个 1B LoRA 专家，分别负责 Chat、Agent、Coding、UI/A2UI。
作者实测了什么
- UI4A / Artifacts：让它生成一个可交互的个人财务看板，要求表格可编辑、图表联动、还有一个会吐槽消费的助手头像；生成结果会随数据修改实时更新。
- Coding：在 Claude Code 里测试 Three.js 机械太阳系仪和一整卷十二段水墨长卷，作者称它会边生成边用浏览器截图自检并修 bug。
文章核心判断
作者认为，Macaron-V1 的重点不只是“会答题”，而是把对话、代码、UI 生成和本地部署组合成了一套可直接落地的个人智能体工作流。
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