Mirendil、初のモデルFernを発表。最大1,000万トークンのコンテキストに対応

新たなAIラボのMirendilは2026年10月26日、Fernを発表した。同社によると、Fernはスクラッチから事前学習したモデルで、最大1,000万トークンのコンテキストに対応する。Mirendilは、これは約50万行のコード（約23 MB）に相当し、予測性能は1,000万トークンまで向上し続けるとしている。

Mirendilの主張（独立した検証は未実施）：

• Fern 0.1は、短期間のポストトレーニングを行ったMirendil-Base。Mirendilは発表とあわせて、エージェント系ベンチマークの結果を公開した。
• 学習データの監査、ログをもとにした学習実行のデバッグ、エージェントのトレースの最初から最後までの読み取りなど、大量のエージェント作業向けに構築されている。
• Fernは3モデルのうち最初の最小モデルで、より大きな2モデルは現在、事前学習中。

このモデルはまだ一般提供されていない。Mirendilによると、近日中に提供を開始する予定で、サイトで早期アクセスの申し込みを受け付けている。今回の発表は、Mirendilが大規模モデルを事前学習する方法を説明した投稿「Pretraining at scale without a pretraining team」の数日後に行われた。