Mirendil a lancé Fern 0.1, son premier modèle, dont l’accès est actuellement limité à une file de demandes anticipées.
L’annonce de Mirendil présente Fern comme un modèle à long contexte destiné à auditer les données d’entraînement, déboguer les exécutions d’entraînement à partir de journaux et lire des traces d’agents de bout en bout. Sa principale promesse est une fenêtre de contexte allant jusqu’à 10 million de tokens — soit environ 23 MB de code ou près de 500,000 lignes — même si Startup Fortune indique que la précision multi-sauts citée par Mirendil atteint 45% à pleine longueur.
Pour les builders, Fern pourrait réduire une partie de la surcharge liée au découpage et à la récupération autour de grandes bases de code, de journaux et de traces. Mais il reste difficile à évaluer largement : l’accès n’est pas encore public, les tarifs n’ont pas été communiqués et les chiffres de performance publiés proviennent des propres tests de Mirendil.