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2026年10月27日,Mirendil发布首个从零预训练的模型Fern,其上下文最长可达10M token,约合50万行代码或数天的agent工作轨迹。首个版本Fern 0.1只做了短轮post-training,架构、训练和serving均按10M上下文设计,next-token指标随上下文变长仍改善,面向审计数据、读训练日志、通读agent轨迹等高吞吐工作,列出更大仓库工作、agentic coding、AI研究代码、长日志debug等六个场景。同日另有报道称,Fern 0.1是编码模型,上下文窗口最高10M token,约合23 MB代码、50万行左右;Mirendil-Base由一名研究员在3.5个月内预训练完成,总计算成本低于1000万美元,AI智能体编写了超过99%的代码,训练数据仅来自公开来源;RULER单针检索在32K到10M token各长度均为100%,但Terminal Bench 4.0仅6.1%,SWE-Bench Verified为73.4%,目前仅提供托管早期访问,未开源权重。
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Mirendil 发布首个模型 Fern 0.1，支持 10M token 上下文事件进展
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10月27日
MarkTechPost
Mirendil 发布首个模型 Fern 0.1，支持 10M token 上下文
Mirendil 发布首个模型 Fern 0.1，这是一个从零训练的编码模型，上下文窗口最高 10M token，约合 23 MB 代码、50 万行左右。Mirendil-Base 由一名研究员在 3.5 个月内预训练完成，总计算成本低于 1000 万美元，AI 智能体编写了超过 99% 的代码，训练数据仅来自公开来源。RULER 单针检索在 32K 到 10M token 各长度均为 100%，但 Terminal Bench 4.0 仅 6.1%，SWE-Bench Verified 为 73.4%，目前仅提供托管早期访问，未开源权重。
邵猛
Mirendil 发布首个从零预训练模型 Fern，支持 10M token 上下文
Mirendil 发布首个从零预训练的模型 Fern，上下文最长可达 10M token，约合 50 万行代码（Megatron-LM 量级）或数天的 agent 工作轨迹。首个版本 Fern 0.1 只做了短轮 post-training，架构、训练和 serving 都按 10M 上下文设计，next-token 指标随上下文变长仍改善。其面向审计数据、读训练日志、通读 agent 轨迹等高吞吐工作，列出更大仓库工作、agentic coding、AI 研究代码、长日志 debug 等六个场景。
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