MindLab 发布 Macaron-V1，押注持续学习新路线

新智元 · wechat · 2026-07-24

MindLab 发布 Macaron-V1，押注“持续学习”路线

这篇稿子把几家正在押注 LoRA 后训练 和 持续学习 的团队放在一起看：前 OpenAI CTO Mira Murati 的 Thinking Machines Lab、强化学习之父 Richard Sutton 新创的 OakLab，以及 DeepSeek 创始人梁文锋对“下一代模型必须具备持续学习能力”的判断。

MindLab 做了什么

• 发布 Macaron-V1 两个版本：
• Venti：以 GLM-5.2 为基座的 748B 参数旗舰版，叠加 4 个 1B LoRA，原生 2M 上下文。
• Tall：基于 Qwen-3.7 的 35B 版本，Mac 上也能跑。
• 架构上把能力拆成四个独立 LoRA，分别负责 聊天、Agent、编程、GenUI，运行时再由路由器动态切换。
• 这套方法被称为 Mixture-of-LoRA（MoL）：共享基座，专长分离。

文章给出的成绩与工程细节

• 在 SWE-bench Verified 上，Macaron-V1-Venti 号称拿到 85.6，超过 DeepSeek-V4-Pro、MiniMax-M3、Kimi-K2.6。
• 在 Deep-SWE 上拿到 58.4，而其基座 GLM-5.2 只有 46.2。
• 团队强调 模型和 Harness 共设计：训练时如何调用工具、如何跑长程任务，上线后保持一致，减少训练/部署不一致带来的性能损失。
• 还配了 REPLHarness，让模型能保存中间状态、复用有效流程，而不是每次从头来。

为什么这事重要

• 稿子强调，MindLab 跑通了 万亿参数级 LoRA 强化学习，这类方案全球非常少见。
• 它的核心观点是：模型不该在训练结束后“冻结”，而应在真实环境里把用户反馈变成长期记忆。
• LoRA 在这里不再只是省钱的“替身方案”，而是可写入、可回滚、可独立演化的持久状态。

商业化信号

• MindLab 今年完成 5000 万美元 A 轮，美团领投，蚂蚁、红杉中国、真格等跟投。
• 文章称其 7 月初开放 API 商业化后，2 周做到 1000 万美元 ARR，速度非常快。
• 它面向客户卖的不是单纯 token，而是模型在客户自身场景里 持续学习和迭代 的能力。

文章的总判断

作者认为，大模型竞争的终局，不在于谁先训出最大的底座，而在于谁能让模型在部署后继续变聪明。MindLab 被塑造成一条“站在中国开源生态上、用更少资金做出同级技术能力”的高效路线。

所属事件:MindLab 发布 748B 开放权重 Agent 模型 Macaron-V1(3 条相关)→

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