新唐

厚植绿色底色，立足山地作答——贝泰妮以绿色生产力探索生物经济发展新路径_我的网站

一 |     在第四个全国生态日到来之际，一场关于“生态优势如何转化为发展优势”的现场课程在云南展开。    新鲜速递                    最近几天，模型行当风起云涌          而我们的 MindLab 也拿出了的作品 Macaron V1：通过后训练，让 GLM5.2 再次伟大          MindLab 成立于去年 12 月，现如今是唯一完成对 GLM-5.1/5.2 完成后训练的外部团队Mind Lab 成立｜64 张卡跑万亿参数 RL，开源                    作为当下国内最受瞩目的 NeoLab 之一，本文重点聊聊 MindLab 他们的模型成果、技术路线以及优化方式                    模型与训练          NeoLab 的研究方向，是在现有基模下进行 LoRA 训练，即：对现有模型，取出大约 0.5% 的核心参数来训练，并有效的提高原有模型的素质。8月14日，中欧生物经济青年领袖山地未来暑期学校走进贝泰妮集团。

二 | 在 MindLab 成立之初，这套方法就在在 Kimi K2 进行了验证：64 张 H800 搞定万亿参数模型的强化学习                    但后训练有个经典难题：对话、推理、编程、工具调用等能力混在一起训，往往按下葫芦浮起瓢。来自中国及欧洲多所高校、科研机构和国际合作网络的青年学者，通过参访中央工厂、科技展馆与实验室，并参加“自然之书”生物经济产业范式专家论坛，系统观察云南特色植物资源如何沿着保护、研究、转化与产业化链条，形成兼顾生态价值、社会价值和市场价值的生物经济实践。从生态资源到发展能力：把课堂放到产业一线云南以占全国约4.1%的国土面积，承载全国半数以上的动植物类群，是全球重要的生物多样性热点地区之一。

三 | 此次企业专题研学，正是暑期学校把课堂延伸到产业一线的重要环节。

四 | 团队为此独创了 Mixture-of-LoRA（MoL）：在冻结的基座上挂载多个独立的 LoRA 专家，每个专家专精一个方向，各自在隔离的适配空间中优化，彻底消除能力间的相互干扰。8月14日，中欧生物经济青年领袖山地未来暑期学校学员走进贝泰妮开展企业专题研学一堂可观察、可追问的“配方生物经济”实践课上午，学员走进贝泰妮中央工厂，了解功效护肤产品从原料管理、质量控制到智能制造的生产流程；随后在科技展馆及实验室考察云南特色植物研究、功效评价和成果转化体系。这套方法先是在 GLM-5.1 上跑通了预览版 Macaron-v1-Preview          随后，也就是在正式版 Macaron V1 中，团队把基座换成了 GLM 5.2，并对模型能力进行了全面升级          V1 提供两款变体：          旗舰 Venti（748B）：基于 GLM-5.2（原生 1M 上下文），通过 4 个 1B 的 LoRA 专家分别覆盖 Chat、Agent、Coding、UI 四大方向，切换由显式 Router Tool 控制，未来新增能力的话，只需再挂一个 LoRA          轻量 Tall（35B）：基于 Qwen 3.6 后训练，专为本地部署优化。                   同时，团队还通过自研的 LongStraw 技术，将 GLM 5.2 的上下文扩展至 2M，并通过将共享提示词复用为常驻状态，大幅降低长序列开销。参访的重点并非简单观看一条生产线，而是追问一项植物资源进入现代产业体系所必须经过的科学验证、标准建设、规模化生产和风险治理环节。

五 | 学员参访贝泰妮生产、研发与展示场景，并围绕特色植物价值链开展交流下午举行的“自然之书”论坛进一步把企业案例置于更广阔的生物经济框架中。论坛围绕生物经济与基于自然的解决方案、可持续价值链、植物基化妆品产业、企业与社区可持续发展以及食用菌产业等议题展开交流。

六 | 贝泰妮研发中心创新原料研究院高级经理许鹏博士以“植物学、健康福祉与可持续社区发展”为题，介绍企业如何连接植物资源保护、科研创新、产业应用和社区参与。多元视角的讨论提示学员：生物经济不能只计算资源的商业价值，也需要同步考量生态承载力、知识权益、利益分享和长期监测。除了模型本体，团队还同步打造了三个关键配套，与模型联合训练：          UI4A：通用生成式 UI 架构，让模型能渲染交互式视图（不仅是文本），不依赖特定基座，即使未经微调的模型也能驱动，独立于 Macaron 的通用底座          REPL Harness：为模型提供持久的 Python 运行环境，模型可用 save_tool 自行编写工具，用 promote_tool 将其提升为跨会话可用的全局工具          MinT 后训练平台：MindLab 自研的训练基础设施，核心设计是 Actor 与 Learner 之间只传递 Adapter（而非完整权重），天然契合 MoL 架构，支持百万级 Adapter 目录，端到端可覆盖万亿参数规模                         模型跑分          我曾经问锴杰，怎样才能让模型智能不断提升？得到了一个回答：来自真实产品环境的奖励函数          从模型愿景上来说，马卡龙是希望能够在日常生活中真正帮上忙，并且是长期持续为创造价值，为此他们自建了两个基准，用于指导模型训练，如下：          Macaron ChatBench          作为 Agent 最基本的能力，需要评测 Agent 在长上下文中是否对用户保持诚实，而非「先把事情搞砸，然后道歉」          Macaron LivingBench          这是一个模拟的沙盒环境，包含三种相互关联的动态机制：动态噪声、动态生存环境以及动态用户。

七 | 评测观察模型是否能够持续理解用户的需求，验证信息准确性，重新规划任务路径，在用户保持耐心的情况下完成任务，说白了：完成任务，然后提供更好的体感                    除此之外，还有一些常规 Bench，也让大家看一下成色          benchmark 对比图          除此之外，我不知道是不是由于还在内测，用的人很少...就是这个模型快的离谱，我让他自己写了个自己的测速脚本，然后看看自己的速度：320字/秒          我觉得它在糊弄我...于是我还录了个屏，让他做打点标记          播放          下一个          打开循环播放          00:00     /     00:00          倍速          3.0X     2.0X     1.5X     1.25X     1.0X     0.75X     0.5X          多音轨          AirPlay          0          静音播放中，点击 恢复音量          画中画          网页全屏          全屏          你可以 刷新 试试          视频信息     1.33.6          播放信息 上传日志 调试信息 [X]          视频ID     VID     -          播放流水     Flowid     -          播放内核     Kernel     -          显示器信息     Res     -          帧数     -          缓冲健康度     -          网络活动     net     -          视频分辨率     -          编码     Codec     -          mystery     mystery     -          按住画面移动小窗                    我问锴杰：对于推理速度，你们干了啥？          锴杰：的确做了速度性能的优化，但太强调的话，我怕后面大家体验如果和你的实测指标不一致，会生气          好的，我绝对不说速度的事儿，另外还有个事情我得说一下，在我写这篇文章的时候，我让 Macaron 帮我去迭代了我的「大撒币计划」：速测 Qwen3.8 预览版：我用 1 小时，开发了套撒币系统          我是这么要求他的...四舍五入啥也没说，让他自己干          然后...它帮我迭代了所有的 ux，并且额外修了点 bug                              看几个案例          这里我就直接放点官方的 Case 了          Coding：用 Three.js 做了一个夜航船 3D 网页。

八 | 从一株植物到一条价值链：科研是关键连接器此次研学延续了“山地未来”对高原特色生物经济的长期关注。2025年第四届山地未来国际会议期间，贝泰妮作为西南山地生物经济案例之一进入国际讨论视野。此次青年学者走进企业现场，是从框架研讨走向实证观察：一端是山地生态系统和地方知识，另一端是实验室、工厂与市场；连接两端的，是长期科研投入、可追溯的供应链和审慎的商业化机制。以云南特色植物提取实验室为平台，贝泰妮持续推进种质资源研究、活性成分发现、功效与安全性评价、新原料备案及产品开发。

九 | 第一人称站在木船上，河灯飘在两侧，靠近时浮出诗句          播放          下一个          打开循环播放          00:00     /     00:00          倍速          3.0X     2.0X     1.5X     1.25X     1.0X     0.75X     0.5X          多音轨          AirPlay          0          静音播放中，点击 恢复音量          画中画          网页全屏          全屏          你可以 刷新 试试          视频信息     1.33.6          播放信息 上传日志 调试信息 [X]          视频ID     VID     -          播放流水     Flowid     -          播放内核     Kernel     -          显示器信息     Res     -          帧数     -          缓冲健康度     -          网络活动     net     -          视频分辨率     -          编码     Codec     -          mystery     mystery     -          按住画面移动小窗          夜航船 3D 网页（马卡龙版）          同样的 prompt，GPT 5.6 也做了一版          播放          下一个          打开循环播放          00:00     /     00:00          倍速          3.0X     2.0X     1.5X     1.25X     1.0X     0.75X     0.5X          多音轨          AirPlay          0          静音播放中，点击 恢复音量          画中画          网页全屏          全屏          你可以 刷新 试试          视频信息     1.33.6          播放信息 上传日志 调试信息 [X]          视频ID     VID     -          播放流水     Flowid     -          播放内核     Kernel     -          显示器信息     Res     -          帧数     -          缓冲健康度     -          网络活动     net     -          视频分辨率     -          编码     Codec     -          mystery     mystery     -          按住画面移动小窗          夜航船 3D 网页（GPT版）                    Agent：从零构建一个混沌磁摆模拟器。小球在重力、阻尼和三枚磁铁作用下运动，实时渲染分形区域          播放          下一个          打开循环播放          00:00     /     00:00          倍速          3.0X     2.0X     1.5X     1.25X     1.0X     0.75X     0.5X          多音轨          AirPlay          0          静音播放中，点击 恢复音量          画中画          网页全屏          全屏          你可以 刷新 试试          视频信息     1.33.6          播放信息 上传日志 调试信息 [X]          视频ID     VID     -          播放流水     Flowid     -          播放内核     Kernel     -          显示器信息     Res     -          帧数     -          缓冲健康度     -          网络活动     net     -          视频分辨率     -          编码     Codec     -          mystery     mystery     -          按住画面移动小窗          混沌磁摆模拟器          播放          下一个          打开循环播放          00:00     /     00:00          倍速          3.0X     2.0X     1.5X     1.25X     1.0X     0.75X     0.5X          多音轨          AirPlay          0          静音播放中，点击 恢复音量          画中画          网页全屏          全屏          你可以 刷新 试试          视频信息     1.33.6          播放信息 上传日志 调试信息 [X]          视频ID     VID     -          播放流水     Flowid     -          播放内核     Kernel     -          显示器信息     Res     -          帧数     -          缓冲健康度     -          网络活动     net     -          视频分辨率     -          编码     Codec     -          mystery     mystery     -          按住画面移动小窗          3D魔方          然后这里还有个我觉得很有意思的 Case：3D 二维码...          （提问：3d二维码是几维码？）          播放          下一个          打开循环播放          00:00     /     00:00          倍速          3.0X     2.0X     1.5X     1.25X     1.0X     0.75X     0.5X          多音轨          AirPlay          0          静音播放中，点击 恢复音量          画中画          网页全屏          全屏          你可以 刷新 试试          视频信息     1.33.6          播放信息 上传日志 调试信息 [X]          视频ID     VID     -          播放流水     Flowid     -          播放内核     Kernel     -          显示器信息     Res     -          帧数     -          缓冲健康度     -          网络活动     net     -          视频分辨率     -          编码     Codec     -          mystery     mystery     -          按住画面移动小窗                    对了，测试 UI4A 可以用 Mind Lab 发的 Claude Code 插件 Macaron Artifacts          `github.com/mindverse-ltd/macaron-artifacts`                    接进 Claude Code          现在大家基本都在用 Claude Code 调各种模型，我整理了一下接法          打开 CC Switch，选顶部 Claude Code 图标，点右上角 `+`，选「手动添加」          Name 随便填，比如 `Macaron-V1`，Base URL、API Key、Model 都留空，核心是下面这段 JSON：          {      "env": {      "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://mintcn.macaron.xin",      "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-xxxx",      "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1"      },      "model": "macaron-v1-coding-venti"     }          CC Switch 配置截图                    我是看着 Mind Lab 从成立的，看着他们团队建立，看着他们跑通 MoL，再到发布自己的模型，不断着验证自己的判断：通过后训练让模型持续变强，经由多专家协同让能力可生长。

十 | 据企业公开材料，自2021年牵头共建该实验室以来，贝泰妮已形成覆盖基础研究与产业应用的研发链条；2025年研发投入2.52亿元，研发人员占员工总数的11.6%。

十一 | 2026年7月，企业参与完成的“国产功效护肤品研发及产业化”项目获云南省科学技术进步奖特等奖。对生物经济而言，这些投入的意义不仅在于形成产品，更在于提升本地资源的科学认知、标准化能力与长期创新能力。

十二 | 先保护、再研究、后转化：把生态约束写进产业逻辑实验室之外，企业的实践还延伸到高山植物保护与生态修复。

十三 | 在香格里拉高山植物园，科研人员通过种质收集、人工繁育、环境驯化与野外回归，为绿绒蒿、云杉等高原植物建立长期保护链条。植物园园长方震东介绍，高山植物生长周期漫长，一些物种从萌发到回归山野需要数年驯化。这样的时间尺度说明，真正的生物经济不能以短期采集替代资源培育，而应把保护、恢复和利用纳入同一套长期责任体系。哈巴雪山脚下的青刺果基地，则呈现出保护与产业协同的另一种路径。自2022年启动基地建设以来，贝泰妮通过“企业＋基地＋农户”模式吸纳周边社区参与青刺果种植与采收，并探索仿野生栽培、生态修复和资源保护的协同机制。企业从种植、养护、提取、验证到备案开展全链条研究，使一颗青刺果逐步延伸出青刺果油、多糖、黄酮等原料研究方向。其核心价值，在于用科学和标准把资源优势转化为可持续的产业能力，同时让社区成为价值链的参与者。这一逻辑也与云南建设“中国绿色美谷”的产业布局相衔接。由企业、高校和科研机构共同参与的协同创新，有助于打通特色植物研究、原料开发、产品制造、品牌建设和人才培养环节。对云南而言，发展植物美妆并不是把生物多样性简单“变现”，而是以更高的科研门槛、更严格的生态约束和更公平的价值分配，提高资源利用质量，形成具有区域辨识度的绿色产业集群。从高山植物保护到特色植物产业化，生态保护与价值创造贯穿同一条实践链条面向青年学者：把企业案例转化为全球山地问题的解题素材对于参加暑期学校的青年学者而言，贝泰妮案例提供了一个可拆解、可比较的山地生物经济样本：资源端需要保护与监测，研发端需要长期投入与跨学科协作，生产端需要质量标准和低碳管理，市场端需要透明沟通，社区端则需要稳定参与和合理惠益分享。企业围绕诚信透明、低碳循环、科技精研、多元平等和感恩善念构建可持续发展体系，并持续披露ESG信息，正是在尝试把这些要求纳入经营治理。

十四 | 青年学者在实地观察中记录证据、提出问题，并将成果带回“五F”工作小组由中国科学院昆明植物研究所主办、联合国环境署-国际生态系统管理伙伴计划与德国波恩大学协办的中欧生物经济青年领袖山地未来暑期学校为期14天，围绕云南高原特色食物（Food）、花卉（Flowers）、真菌（Fungi）、纤维（Fibre）和配方（Formulation）五大产业主题，采用“观察—分析—共创”的学习路径。

十五 | 贝泰妮专题研学完成后，学员将把现场证据带回“五F”工作小组，继续分析价值链中的机会、风险、生态保障与惠益分享机制，并形成面向山地景观的干预方案。

十六 |

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Published on:06:55:26