9月22日，Mind Lab发布面向行业的模型后训练与推理平台Mint Recursive，以及基于这一平台做后训练的模型Macaron-V1.1。
Macaron-V1.1基于GLM-5.3做后训练，参数为752B，由744B的基座模型和四个2B的LoRA专家模块组成，四个模块分别负责Chat、Agent、Coding和Generative UI。相比V1，V1.1在6个Agent榜单上全面提升，在SWE-Marathon上表现尤为出色，从上一代迭代而来用时不到两周。
Mint Recursive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、Kimi、MiniMax等多种尺寸开源模型，训练完成后可一键部署。平台用LoRA把训练和部署做成Serverless模式，客户无需自购GPU、管理集群，可按Token用量计费。
目前Mint Recursive主要提供三种服务：专家与企业一起完成训练、依托平台进行自动化训练、企业通过API和Python SDK自主训练。Macaron-V1.1完全基于Mint Recursive完成训练。