模型發布
Mind Lab開源Macaron-V1
36Kr據報導
據36Kr報導，Mind Lab發布並開源Macaron-V1，以Mixture-of-LoRA協作與持續學習強化GLM-5.2及Qwen3.6基座模型。正式版分為748B參數的Venti與50B參數的Tall，皆原生支援200萬token上下文。官方評測顯示，Macaron-V1在12項基準測試中取得6項SOTA，但目前未有其他來源佐證。
讀原始報導背景
低秩適應（LoRA）是一種可套用於多種模型架構的微調方法；相較之下，傳統微調通常會直接修改預訓練模型的權重，或將額外的微調權重與模型融合。Mixture of LoRAs（MoL）則整合多個低秩適配器，以支援跨領域與多任務微調，並可透過路由模組依輸入 token，將不同權重分配給各個 LoRA 專家。