---
format: "aidr-story-markdown/v1"
id: "4c3a01d987b919d49859b4a01e1513370a2abcbc7207373b7c54f6b72ffdc956"
canonical_url: "https://aidr.today/4c3a01d9?lang=vi"
title: "Mirendil ra mắt mô hình Fern AI với context window lên đến 10 triệu token"
lang: "vi"
requested_lang: "vi"
available_langs: ["en","vi"]
translation_fallback: null
fallback_fields: []
published_at: "2026-10-26T15:53:29.000Z"
category: "Models"
topics: ["llm"]
source_urls: ["https://x.com/bneyshabur/status/2114743262565339148","https://x.com/bneyshabur/status/2114743264914092395","https://x.com/bneyshabur/status/2114743267753677228","https://x.com/bneyshabur/status/2114743271624933864","https://x.com/baseten/status/2113746131025031324","https://x.com/bneyshabur/status/2112941025862008949","https://x.com/RobertTLange/status/2112953581523370273","https://x.com/ziv_ravid/status/2112981118341492744"]
summary: "Bản phát hành mới nhất từ startup AI Mirendil là một mô hình code khả năng xử lý khoảng 500.000 dòng code trong một context window. Fern 0.1, mô hình đầu tiên từ công ty, hỗ trợ lên đến 10 triệu token, cho phép hệ thống nạp khoảng 23MB dữ liệu cùng lúc cho các tác vụ khối lượng lớn như kiểm tra dữ liệu huấn luyện và đọc toàn bộ agent traces. Hệ thống là phiên bản post-trained của Mirendil-Base, một foundation model mà công ty xây dựng trong 3,5 tháng với một nhà nghiên cứu và dưới 10 triệu USD compute. Hiện tại Mirendil đang pretraining hai mô hình lớn hơn để tiếp nối sau Fern, trong khi mô hình Mirendil-Base-Large trước đó đã ghi nhận perplexity thấp nhất trong số tất cả các mô hình được thử nghiệm trên các codebase riêng tư bởi Baseten."
---

# Mirendil ra mắt mô hình Fern AI với context window lên đến 10 triệu token

> [Open the canonical story](<https://aidr.today/4c3a01d9?lang=vi>)

**Published:** 2026-10-26T15:53:29.000Z
**Category:** Models
**Topics:** llm

## Summary

Bản phát hành mới nhất từ startup AI Mirendil là một mô hình code khả năng xử lý khoảng 500\.000 dòng code trong một context window\. Fern 0\.1, mô hình đầu tiên từ công ty, hỗ trợ lên đến 10 triệu token, cho phép hệ thống nạp khoảng 23MB dữ liệu cùng lúc cho các tác vụ khối lượng lớn như kiểm tra dữ liệu huấn luyện và đọc toàn bộ agent traces\. Hệ thống là phiên bản post\-trained của Mirendil\-Base, một foundation model mà công ty xây dựng trong 3,5 tháng với một nhà nghiên cứu và dưới 10 triệu USD compute\. Hiện tại Mirendil đang pretraining hai mô hình lớn hơn để tiếp nối sau Fern, trong khi mô hình Mirendil\-Base\-Large trước đó đã ghi nhận perplexity thấp nhất trong số tất cả các mô hình được thử nghiệm trên các codebase riêng tư bởi Baseten\.

## Sources

- [Story source](<https://x.com/bneyshabur/status/2114743262565339148>)
- [Supporting source](<https://x.com/bneyshabur/status/2114743264914092395>)
- [Supporting source](<https://x.com/bneyshabur/status/2114743267753677228>)
- [Story source](<https://x.com/bneyshabur/status/2114743271624933864>)
- [Story source](<https://x.com/baseten/status/2113746131025031324>)
- [Supporting source](<https://x.com/bneyshabur/status/2112941025862008949>)
- [Supporting source](<https://x.com/RobertTLange/status/2112953581523370273>)
- [Supporting source](<https://x.com/ziv_ravid/status/2112981118341492744>)