Mirendil kündigt Fern an, sein erstes Modell mit einem Kontextfenster von bis zu 10 Mio. Tokens

Mirendil, ein neues KI-Labor, hat am 26. Oktober 2026 Fern angekündigt: ein Modell, das nach eigenen Angaben von Grund auf vortrainiert wurde und ein Kontextfenster von bis zu 10 Millionen Tokens unterstützt. Mirendil zufolge entspricht das etwa 0,5 Millionen Codezeilen (rund 23 MB); die Vorhersageleistung verbessert sich bis zu einem Kontext von 10 Mio. Tokens weiter.

Angaben von Mirendil (nicht unabhängig verifiziert):

• Fern 0.1 ist Mirendil-Base nach einer kurzen Post-Training-Phase. Mirendil veröffentlichte zusammen mit der Ankündigung Ergebnisse aus agentischen Benchmarks.
• Das Modell ist für agentische Aufgaben mit hohem Volumen ausgelegt, etwa zum Prüfen von Trainingsdaten, Debuggen von Trainingsläufen anhand von Logs und vollständigen Lesen von Agent-Traces.
• Fern ist das erste und kleinste von drei Modellen; zwei größere Modelle werden derzeit vortrainiert.

Das Modell ist noch nicht allgemein verfügbar: Mirendil zufolge soll es bald bereitgestellt werden; auf der Website können Anfragen für den Early Access gestellt werden. Die Ankündigung erfolgte wenige Tage nach Mirendils Beitrag „Pretraining at scale without a pretraining team“, in dem beschrieben wird, wie das Unternehmen große Modelle vortrainieren kann.