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Macaron-V1-Venti

mindlab-research/Macaron-V1-Venti

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上游访问:公开 本站服务:可咨询 内容检查:AI 辅助整理并检查 许可证:mit 上游版本:3d6f30eea386

中文简介

mindlab-research/Macaron-V1-Venti 是 mindlab-research 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联文本生成与推理。本站固定记录上游版本 3d6f30eea386,同步到 306 个文件,文件元数据合计 1.43 TB;访问状态为“公开”,许可证字段为“mit”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

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【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 mindlab-research/Macaron-V1-Venti 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息,完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。

【资源概览】
mindlab-research/Macaron-V1-Venti 是 mindlab-research 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联文本生成与推理。本站固定记录上游版本 3d6f30eea386,同步到 306 个文件,文件元数据合计 1.43 TB;访问状态为“公开”,许可证字段为“mit”。

【适用方向】
适合在真实样本上评估文本生成与推理能力,并比较质量、时延和资源消耗。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

【版本与规格】
固定版本:3d6f30eea386。 任务标签:文本生成与推理。 语言字段:en, zh。 架构:GlmMoeDsaForCausalLM。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 753.33 B。 库标记:transformers。 模型类型字段:glm_moe_dsa。 上游标注的基础模型:zai-org/GLM-5.2。 上游页面记录的最近更新时间:2026-07-23。

【文件信息】
上游 API 返回 306 个文件,文件元数据合计 1.43 TB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.safetensors 84 个、.json 6 个、.yaml 3 个、.svg 2 个、无扩展名 2 个、.jinja 1 个。 当前较大的文件包括:loras/L0/adapter_model.safetensors(14.34 GB);loras/L1/adapter_model.safetensors(14.34 GB);loras/L2/adapter_model.safetensors(14.34 GB)。 仓库文件较多,本站仅保存前 100 条文件元数据;完整清单请查看上游仓库。

【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 1.43 TB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重,理论下限约 1.37 TB;这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。

【使用边界】
许可证显示为“mit”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

已有简体中文译文 · Codex 基于固定版本 README 与上游元数据生成中文结构化译介 · 2026-07-26 00:51

Macaron-V1-Venti 📖 Blog: Introducing Macaron-V1 🚀 Hosted API: Macaron API Platform 🧩 Artifacts: Macaron Artifacts 🛠️ Self-hosted serving: Mixture of LoRA (MoL) serving harness 📄 Technical report: coming soon Macaron-V1-Venti is a 748B-parameter flagship model in the Macaron-V1 family, built for personal intelligence, tool use, coding workflows, and code-native Generative UI. The model uses a Mixture of LoRA (MoL) architecture on top of GLM-5.2, consisting of a 744B-parameter base model and four 1B-parameter LoRA specialists. The specialists cover chat, personal-agent tasks, coding, and GenUI, with an L0 router selecting the most suitable specialist for each new user request. Macaron-V1-Venti follows Macaron-V1-Preview and keeps the routed MoL design while moving to GLM-5.2. It is the first model to be post-trained on GLM-5.2, expanding personal-agent and Generative UI training while aligning model behavior with the production harness used for agentic workflows. Highlights A 748B-parameter flagship model, consisting of a 744B GLM-5.2 base model and four 1B-parameter LoRA specialists across Chat, Agent, Coding, and GenUI. The first model to be post-trained on GLM-5.2, moving Macaron's personal-intelligence stack beyond Macaron-V1-Preview. Model-and-harness co-design: post-trained with MinT and MindForge for production-aligned routing, tool use, UI4A Generative UI, and agent workflows. Long-context post-training infrastructure: the V1 training stack incorporates LongStraw for multi-million-token RL execution, with Venti supporting a 1M context length. Broad evaluation across personal intelligence, agentic tasks, coding, terminal use, and Generative UI; Macaron V1 leads the listed baselines on ChatBench, LivingBench, PinchBench, TerminalBench 2.1, and UI4ABench. Model Overview | Field | Value | |---|---| | Model name | Macaron-V1-Venti | | Organization | MindLab Research | | Release family | Macaron-V1 | | Base model | GLM-5.2 | | Architecture | GLM-5.2 base + Mixture o

公开页仅展示原文摘录;完整模型卡或数据集卡请前往上游仓库查看。

适用场景

适合在真实样本上评估文本生成与推理能力,并比较质量、时延和资源消耗。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

模型参数

固定版本:3d6f30eea386。 任务标签:文本生成与推理。 语言字段:en, zh。 架构:GlmMoeDsaForCausalLM。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 753.33 B。 库标记:transformers。 模型类型字段:glm_moe_dsa。 上游标注的基础模型:zai-org/GLM-5.2。 上游页面记录的最近更新时间:2026-07-23。

文件说明

上游 API 返回 306 个文件,文件元数据合计 1.43 TB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.safetensors 84 个、.json 6 个、.yaml 3 个、.svg 2 个、无扩展名 2 个、.jinja 1 个。 当前较大的文件包括:loras/L0/adapter_model.safetensors(14.34 GB);loras/L1/adapter_model.safetensors(14.34 GB);loras/L2/adapter_model.safetensors(14.34 GB)。 仓库文件较多,本站仅保存前 100 条文件元数据;完整清单请查看上游仓库。

上游文件元数据

  • .eval_results/deep_swe.yaml170 B
  • .eval_results/README.md1.12 KB
  • .eval_results/swe_bench_verified.yaml193 B
  • .gitattributes310 B
  • assets/mindlab_logo.svg26.89 KB
  • assets/v1_benchmark.png860.62 KB
  • assets/v1_benchmark.svg1.49 MB
  • chat_template.jinja4.96 KB
  • config.json3.64 KB
  • evaluation/benchmark_summary.yaml1.97 KB
  • generation_config.json194 B
  • LICENSE1.05 KB

硬件建议

仓库文件元数据合计 1.43 TB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重,理论下限约 1.37 TB;这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。

注意事项

许可证显示为“mit”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

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