Macaron-V1 в двух версиях: Venti (всего 748 миллиардов параметров, 4 миллиарда обучаемых через LoRA) на основе GLM-5.2 и Tall (50 миллиардов) на основе Qwen3.6, обе поддерживающие контекст в 200 тысяч токенов. Подход компании использует метод Mixture-of-LoRA (MoL) для динамической адаптации к задачам и непрерывного обновления моделей на основе пользовательских взаимодействий. Mind Lab создала платформу пост-тренинга под названием MinT, управляющую миллионами LoRA-моделей. Компания привлекла 60 миллионов долларов общего финансирования, включая раунд A на 50 миллионов долларов, проведённый Meituan в начале 2026 года, при участии инвесторов, таких как Ant Group, Sequoia China и ZhenFund. Технология Mind Lab согласуется с концепцией экспериментального интеллекта, аналогичной подходу Ричарда Саттона к ИИ, основанному на опыте, и была подтверждена независимыми исследованиями лаборатории Thinking Machines Lab. Компания планирует предлагать непрерывное обучение как услугу для B2B-клиентов, особенно для производителей умных устройств.