Mind Lab发布行业级模型后训练与推理平台Mint Recursive，及完全基于该平台训练的Macaron-V1.1模型，后者基于GLM-5.3后训练、参数达752B，不到两周完成迭代，在6个Agent榜单全面提升，超长程编程能力突出。
平台由Train&Deploy、Env Hub、Data&Experience三大模块组成，支持SFT、RL、DPO、全参微调等算法，兼容GLM、Qwen、DeepSeek等开源模型，用户通过API和Python SDK即可调用训练与部署能力。
平台采用LoRA路线，把训练和部署做成Serverless模式，无需自购GPU、按Token用量计费；Macaron-V1.1由744B基座加四个2B LoRA专家模块组成，分别负责Chat、Agent、Coding和生成式UI，可独立升级、回滚或合并进基座。
Mind Lab此前已在K2等万亿参数模型上积累经验，并向NVIDIA Megatron-Bridge贡献业界首个1T参数级LoRA-RL；针对企业通用大模型仅覆盖20%-30%场景的痛点，Mint Recursive帮助企业建立评测体系与训练数据，把后训练做成持续迭代闭环，让企业真正拥有自己的智能。