Mind Lab发布后训练推理平台Mint Recursive及Macaron-V1.1模型
RecodeX 重构消息，Mind Lab发布面向行业的模型后训练与推理平台Mint Recursive，以及基于该平台完成训练的模型Macaron-V1.1。Macaron-V1.1基于GLM-5.3后训练，参数规模752B，由744B基座模型和四个2B的LoRA专家模块组成，分别负责Chat、Agent、Coding和生成式UI，从上一代迭代仅用不到两周。
Mint Recursive包含Train&Deploy、Env Hub、Data&Experience三大模块，支持SFT、RL、DPO、全参微调等算法，兼容GLM、Qwen、DeepSeek、Kimi、MiniMax等开源模型，训练与部署均采用Serverless模式，按Token用量计费。平台提供专家协同训练、自动化训练以及API和Python SDK自主训练三种服务方式。