Mind Lab Toolkit · MinT

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。

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

能力
社区版
企业版
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

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