Mirendil lancia Fern 0.1, un modello di IA che può leggere 10 milioni di token in una volta

What you could do with it

• Uno sviluppatore software potrebbe incollare un intero codebase — fino a circa mezzo milione di righe di codice — nel modello e ottenere assistenza in grado di comprendere il progetto nella sua interezza ¹.
• Un ricercatore potrebbe caricare giorni di tracce di agent o log di addestramento nel modello per fare debugging delle esecuzioni o verificare i dati senza perdere contesto a causa della troncatura ¹.
• Un ingegnere potrebbe usare il modello per eseguire comandi in un terminale ripetutamente finché i test non superano, lavorando su codebase ampie senza doverlo alimentare pezzo per pezzo ¹.

A whole codebase in one go

Fern 0.1 può gestire fino a 10 milioni di token di input, che Mirendil stima corrispondano a circa 23 MB di codice o a mezzo milione di righe circa ¹. Per farsi un'idea, un grande progetto software come Megatron-LM entrerebbe interamente nella memoria di lavoro del modello in una sola passata .

Il modello è pensato per il lavoro tecnico piuttosto che per la chat informale. Mirendil elenca sei utilizzi principali: lavorare su codebase ampie, eseguire comandi finché i test non superano (agentic coding), fare debugging di esecuzioni di addestramento partendo da log lunghi, leggere tracce intere di agent o di addestramento, e verificare i dati di addestramento alla ricerca di duplicati o spazzatura ¹.

How it was built

Fern si basa su Mirendil-Base, un modello preaddestrato da un singolo ricercatore in 3,5 mesi con un costo totale di compute inferiore a 10 milioni di dollari ¹. L'addestramento è avvenuto esclusivamente su dati pubblici provenienti da GitHub, pagine web pubbliche e dataset pubblici — senza contenuti in licenza, senza dati distillati da altri modelli e senza dati sintetici . Oltre il 99% del codice usato per costruire il modello è stato scritto da agent IA, mentre il ricercatore umano ha deciso cosa provare e quando intervenire .

Fern 0.1 è il più piccolo dei tre modelli previsti. La versione successiva, Mirendil-Base-Large, è già oltre l'80% nell'addestramento iniziale e la più grande, Mirendil-Base-XL, è oltre il 20% ¹.

How well does it work?

Nei test su contesto lungo, Fern ottiene punteggi molto alti nei compiti semplici. Mirendil-Base (la versione precedente al post-addestramento) ha ottenuto il 100% in un compito di ricerca dell'ago nel pagliaio a ogni lunghezza testata, da 32.000 token fino a 10 milioni di token ¹. Il ragionamento multihop, però, è sceso al 45% alla lunghezza massima .

Per quanto riguarda il coding reale, Fern 0.1 si colloca a metà classifica. Su Terminal Bench 4.0, un test che chiede a un'IA di correggere codice in un terminale vero, ha ottenuto solo il 6,1% — contro il 66,4% di Claude Opus 5.5 nella tabella comparativa di Mirendil ¹. Ha superato alcuni modelli aperti più piccoli in altri test, ma è rimasto dietro a tutti i modelli frontier e ai grandi modelli open .

Mirendil afferma che la loss del modello (una misura della qualità delle previsioni) ha continuato a migliorare anche oltre 1 milione di token, punto in cui altri modelli smettono di riportare dati ¹. A una finestra di 1 milione di byte, Fern ha ottenuto 0,165 bit per byte contro i 0,140 di Kimi K3 — non il migliore a parità di contesto, ma ancora in miglioramento su lunghezze maggiori .

Who can use it

Fern 0.1 è disponibile esclusivamente tramite accesso anticipato in hosting; non sono stati annunciati pesi aperti né versioni scaricabili ¹. Si può richiedere l'accesso attraverso il sito web di Mirendil ². Il modello conta tra 0,1 e 0,5 trilioni di parametri, sebbene Mirendil non abbia rivelato il conteggio esatto .

Quest'articolo tratta un trend solo a scopo informativo. Non costituisce consiglio né invito a fare alcuna di queste cose.

I fatti principali

• Fern 0.1 ha una context window di 10 milioni di token, che contiene circa 23 MB di codice alla volta
• Creato da un singolo ricercatore più agent IA in 3,5 mesi per meno di 10 milioni di dollari
• Ottiene il 100% nel recupero semplice a lungo contesto ma solo il 6,1% su Terminal Bench 4.0
• Disponibile solo via accesso anticipato in hosting; nessun peso aperto annunciato
• Due modelli più grandi già in sviluppo da Mirendil

Fonti

1. Mirendil Launches Fern 0.1, Its First Model, With 10M-Token Context — marktechpost.com
2. Introducing Fern