（文/杨亮）10月28日消息，近日，AI 初创企业 Mirendil 正式对外发布旗下首款自研大模型 Fern，首个可用版本为 Fern 0.1。该模型从零完成预训练，最大上下文窗口可达1000 万 token，面向高负载 AI 智能体（Agent）开发场景，后续版本将会持续迭代更新。

据官方介绍，1000 万 token 的上下文容量，约等同于 23MB 代码，折合近 50 万行代码量，可完整容纳 Megatron‑LM 规模的大型代码库；同时也能一次性载入数十至上百条完整智能体运行轨迹、多日的 Agent 工作记录，无需对材料做切片拆分处理，直接在单次上下文内完成处理分析。

Fern 0.1 基于 Mirendil‑Base 基座打造，参数量区间为 0.1‑0.5 万亿，支持文本与代码输入，经过一轮简短后训练流程打磨，定位为高效型模型，聚焦高吞吐量的智能体任务。

Mirendil 还披露了产品路线规划，后续还有 Mirendil‑Base‑Large（0.5‑2T 参数）、Mirendil‑Base‑XL（2‑10T 参数）两款更大规模基座正在预训练进程中，分别面向高难度长周期任务与极致复杂需求场景，暂未公布具体上线时间。

Mirendil 认为，大模型能力提升有两大路径：提升参数量扩充静态知识、拓展上下文长度充分利用任务信息。更大上下文可以让模型直接读取更多文档、代码、历史交互记录，减少依赖外部检索工具。官方已通过 RULER 基准完成长上下文基础有效性验证，完整的长上下文测评结果后续将会公开。

在应用场景上，Fern 瞄准 AI 研发人员的实际工作流程，覆盖多类典型任务：处理超大型代码仓库、智能体编码执行、AI 模型研究代码开发、日志排错调试、完整智能体运行轨迹复盘解析，以及预训练数据集的重复样本、数据污染、无效内容审计筛查等工作。模型可以执行命令、读取输出结果持续迭代，直至测试用例通过，适配 AI 研发全链路的分析与调试需求。

目前 Fern 0.1 尚未正式对外开放，处于即将上线状态，开发者可申请早期访问权限。官方表示，Fern 0.1 只是起点，团队会保持高频版本更新，持续强化长上下文智能体能力。