概览
Fern 是前沿 AI 实验室 Mirendil 的首个模型，首个版本 Fern 0.1 于 2026 年 10 月 26 日（太平洋时间 8:00）发布。它基于 Mirendil 从零预训练的基座模型 Mirendil-Base，只做了一轮短期后训练，官方称新版本会频繁发布。官方规格表：基座 Mirendil-Base，参数规模 0.1–0.5T，上下文最长 1000 万 token，输入为文本和代码，定位「最高效的模型，面向专注、高并发的智能体任务」。官方介绍，Fern 的架构、训练与推理服务都支持 1000 万 token 上下文，约合 23 MB 代码、约 50 万行，相当于 Megatron-LM 规模的代码库、数十到上百条完整的智能体轨迹，或智能体几天的工作记录。适用场景包括：在更大的代码仓库上工作；智能体编程（运行命令、读取输出，直到测试通过）；AI 研究代码（训练循环、数据管线和评测）；从长日志和堆栈中定位训练故障；端到端阅读智能体或训练轨迹并解释原因；扫描整个预训练分片，查重、查评测集污染和垃圾数据。官方发布文给出了长上下文下逐字节损失（bits per byte）随上下文增加而下降的曲线和 RULER 长上下文测试，并称更完整的长上下文结果和智能体评测会陆续公布，以上均为官方自测。同系列更大的 Mirendil-Base-Large（0.5–2T）与 Mirendil-Base-XL（2–10T）仍在预训练。获取方式：目前状态为「即将开放（Coming soon）」，可在发布页点击 Request early access 申请抢先体验；官方尚未公布 API、价格和许可证。官方来源：https://mirendil.com/news/introducing-fern/ 、https://mirendil.com/news/pretraining-at-scale-without-a-pretraining-team/ （2026-10-27 核对）。 定价：官方尚未公布价格，目前仅开放抢先体验申请。
- 模态
- 文本
能力
- Mirendil 首个模型，基于从零预训练的 Mirendil-Base，仅做了一轮短期后训练
- 上下文最长 1000 万 token（约 23 MB 代码、约 50 万行），可一次装下整个大型代码库或数十到上百条完整智能体轨迹
- 官方标注参数规模 0.1–0.5T，输入为文本和代码，定位高并发、专注型的智能体任务
- 主打智能体编程、AI 研究代码（训练循环/数据管线/评测）、从日志排查训练故障、端到端分析智能体与训练轨迹、审查预训练数据
- 目前「即将开放」，可在官网申请抢先体验；官方未公布价格与许可