MinT | Mind Lab 智能训练工具链

MinT（Mind Lab Toolkit）是强化学习基础设施，帮助智能体和模型从真实经验中持续学习。它把算力调度、分布式 rollout 和训练编排抽象出来，让团队专注于迭代学习闭环。

MinT 提供统一、可复现的方式运行强化学习，让 LoRA RL 在主流和前沿模型上更简单、稳定、高效。你定义训练目标、数据、优化和评估，其余由 MinT 完成。

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用户控制

训练什么(模型)

使用什么数据(数据集)

如何学习(损失 / LoRA)

如何评测(指标)

MinT

基础设施复杂度

GPU 集群

模型状态

分布式训练

支持的模型

6模型家族

27模型变体

4类型

Qwen16 个模型

Qwen3.6-35B-A3BMoE

Qwen3.6-27B稠密

Qwen3.5-4B稠密

Qwen3.5-27B稠密

Qwen3.5-35B-A3BMoE

Qwen3.5-397B-A17BMoE

Qwen3-4B-Instruct-2507稠密

Qwen3-8B-Base稠密

Qwen3-8B稠密

Qwen3-30B-A3B-BaseMoE

Qwen3-30B-A3BMoE

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507MoE

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct敬请期待

Qwen3-32B稠密

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507MoE

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct敬请期待

DeepSeek4 个模型

DeepSeek-V3MoE

DeepSeek-V3.1MoE

DeepSeek-V3.2MoE

DeepSeek-V4敬请期待

Moonshot3 个模型

Kimi-K2MoE

Kimi-K2.5敬请期待

Kimi-K2.6敬请期待

GLM2 个模型

GLM5MoE

GLM5.1MoE

MiniMax1 个模型

MiniMax 2.7MoE

VLA1 个模型

π0VLA

服务版本

支持方式

社区支持

5×8 支持

包含用量

5M Token

定制额度

模型访问

Qwen 系列

Qwen、GLM、MiniMax、Kimi、DeepSeek、VLA

工作区

标准云端工作区

私有化 / VPC / 混合

训练闭环

基础

专属

安全能力

标准

评审 / 合规 / 审计

安全合规

隐私与安全

默认安全。未经明确授权，企业数据不会用于训练共享基础模型。

训练前敏感字段检测与脱敏
传输与存储加密，最小权限访问
审计日志、持续监控与评审控制

数据所有权

你上传的企业数据始终由你拥有和控制，包括数据集、输出、LoRA 权重与报告。

云端租户隔离与私有工作区
专属云、VPC、私有化、本地化或混合部署
未经明确授权不作商业使用

合规支持

面向受监管团队，支持等保三级和国内数据、隐私审计要求。

网络安全法、数据安全法、个保法支持
国内数据与隐私义务审计支持
多芯片适配，支持本地化训练部署

案例

医疗编码

-90%GPU 成本

面向临床质控场景，提升病案质控、医学编码与复核协同效率。

覆盖 27 个病案质控指标落地参考 8,000+ 名医师经验训练步数缩减 50%On-policy 训练时间缩减 50%

个性化 Agent

340K定制小应用

面向个性化 Agent 的基础设施：大量 1T 模型实例共享同一底座，每个用户保留专属 LoRA 参数、记忆与个性化偏好。

案例材料记录 100 万用户规模5B LoRA 参数专属保存支持成千上万个 1T 实例并行用深度记忆驱动个性化体验

智能客服

+34%满意度

为头部金融科技客服流程做 LoRA 后训练，提升合规准确率，降低人工接管率与训练成本。

覆盖 1,800 万用户服务场景合规准确率从 89% 提升至 99.2%人工接管率从 38% 降至 15%训练成本下降 68%

政务服务

6 小时政策更新

面向公共云场景的政策感知服务 Agent，可快速刷新政策知识，并显著降低坐席转接比例。

服务 2,300 万市民覆盖 1,400+ 项服务政策错误率从 23% 降至 5%坐席转接率从 44% 降至 21%

销售

联系

支持的模型

QQwen16 个模型

DDeepSeek4 个模型

MMoonshot3 个模型

GGLM2 个模型

MMMiniMax1 个模型

VVLA1 个模型