MindLab 发布 7480 亿参数开放权重 Agent 模型 Macaron-V1
青稞AI · wechat · 2026-07-24
MindLab 发布 Macaron-V1 开放权重 Agent 模型家族
Macaron-V1 分为两个版本：Venti 是 7480 亿参数的旗舰开放权重模型，基于 GLM-5.2 底座并配有 4 个 10 亿参数 LoRA 专家；Tall 是更轻量、可本地部署的版本，基于 Qwen3.6 并配有 4 个 37 亿参数 LoRA 专家。
主要看点
- 采用 Mixture-of-LoRA（MoL） 架构，把不同专长拆成可独立训练、更新和组合的 LoRA 专家。
- 引入 LongStraw，把强化学习训练扩展到 200 万 token 上下文。
- 针对工具调用、终端操作、软件工程和生成式 UI 做了专门训练，并让训练时的 harness 尽量贴近真实部署流程。
作者给出的结果
- MindLab 声称，Macaron-V1 在其整套评测中，很多任务已经能打平或超过 Opus 4.8、GPT-5.5 和 Gemini 3.1 Pro。
- 他们特别强调模型在生活化场景、代码能力和生成式 UI 方面表现较强。
发布与获取
- 所有版本都以开放权重形式放在 Hugging Face。
- 旗舰版提供官方 API，另有面向编程的版本和可本地部署的轻量版。
- 团队还同步开源了长上下文强化学习相关论文，以及 UI4A 输出的可视化插件。
所属事件:MindLab 发布 748B 开放权重 Agent 模型 Macaron-V1(3 条相关)→
「编程与Agent」频道最新
- ChatGPT Voice 在 Codex 里更像编排线程，但要手动切线程 — petergyang · 2026-07-24
- Kimi K3 Max 在软件任务上接近 GPT 5.6，价格仅 55% — togethercompute · 2026-07-24
- 《Designing Multi-Agent Systems》官方仓库放出 PicoAgents 完整实现 — tom_doerr · 2026-07-24
- Code 和 Codex 对新手隐藏了太多复杂概念 — emollick · 2026-07-24
- 新 ComfyUI 切块精修节点主打更快更稳的图像放大 — blakeem · 2026-07-24
- 别让模型自己写审计日志：Agent执行记录应从运行时抓取 — anp2_protocol · 2026-07-24