Financiamento
Mirendil capta US$ 1 bilhão em rodada Série A para levar a pesquisa e o desenvolvimento em IA de ponta a mais equipes
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Mirendil anunciou, em 12 de novembro de 2026, que havia captado US$ 1 bilhão em uma rodada Série A liderada pela Kleiner Perkins e pela Clearlake Capital para tornar a pesquisa e o desenvolvimento em IA de ponta acessíveis a mais cientistas e engenheiros.
Battery Ventures, Doerr Capital, Gil & Co, Google, M13, Pear VC e S32 participaram, juntamente com outros investidores novos e atuais. Mirendil está desenvolvendo modelos e softwares de agentes com um objetivo específico: permitir que uma pessoa assuma um trabalho que antes exigia uma equipe, e que uma equipe realize projetos que antes exigiam uma instituição.
O resultado do treinamento realizado por um único pesquisador
O financiamento vem após a publicação dos primeiros resultados da empresa com seus modelos. Em um relatório de 21 de outubro de 2026, a Mirendil afirmou que um pesquisador, trabalhando com agentes de IA, pré-treinou do zero o Mirendil-Base, um modelo de programação, em 3,5 meses e com menos de US$ 10 milhões em computação. O valor total inclui pesquisa e experimentos de pequena escala, a rodada final de treinamento, os gastos dos agentes com tokens e o processamento de dados.
A empresa informa que os agentes escreveram mais de 99% do código, realizaram experimentos e diagnosticaram falhas, enquanto o pesquisador decidia o que testar e em que confiar, além de intervir quando necessário. O experimento usou código disponível publicamente, páginas da web e conjuntos de dados públicos, sem comprar ou licenciar dados adicionais e sem destilação nem dados sintéticos. O Mirendil-Base tem entre 100 bilhões e 500 bilhões de parâmetros; os modelos maiores Mirendil-Base-Large e Mirendil-Base-XL ainda estavam em treinamento quando o relatório foi publicado.
Fern e Lor formam a linha de produtos
Em seguida, a Mirendil aplicou pós-treinamento ao Mirendil-Base para criar o Fern 0.1, seu primeiro modelo. A página do modelo Fern descreve um sistema voltado a trabalhos de grande volume realizados por agentes, como depurar execuções de treinamento, ler registros completos das atividades dos agentes e auditar dados de treinamento. Segundo a página, a arquitetura, o treinamento e a disponibilização do modelo permitem uma janela de contexto de até 10 milhões de tokens, cerca de 23 MB ou meio milhão de linhas de código, possibilitando que o modelo mantenha de uma só vez vários dias de trabalho de um agente. O acesso estará disponível em breve.
Lor é a plataforma para delegar esse tipo de trabalho. A Mirendil apresentou Lor em 28 de outubro de 2026 como um sistema baseado na nuvem cujos agentes podem escrever código, realizar experimentos, provisionar recursos computacionais e operar em máquinas selecionadas pelo usuário. Um agente pode dividir uma tarefa entre dezenas de agentes, com centenas deles trabalhando em diferentes projetos, e a empresa afirma que os agentes podem continuar por dias ou semanas e resolver impedimentos por conta própria quando algo dá errado.
Lor está disponível por convite em versão beta privada e é gratuito durante esse período no macOS, Linux e na web. As versões para Windows, iOS e Android estarão disponíveis em breve. Os usuários podem acompanhar o progresso de cada agente, interrompê-los e remover máquinas do sistema.
Computação e capital por trás do plano
No lançamento, em 24 de junho de 2026, a Mirendil apresentou uma equipe fundadora de 20 pesquisadores e engenheiros vindos de instituições como Anthropic, xAI, Google DeepMind e OpenAI. A empresa também revelou uma rodada inicial de US$ 200 milhões liderada pela Andreessen Horowitz e pela Kleiner Perkins, seguida de investimentos da NVIDIA e de outros investidores.
A Mirendil já havia anunciado uma parceria plurianual com o Google Cloud em 6 de agosto de 2026. O acordo concentra no AI Hypercomputer do Google Cloud as cargas de trabalho de treinamento, inferência e pesquisa em IA, utilizando TPUs do Google Cloud e a infraestrutura de IA de pilha completa da NVIDIA. A parceria inclui clusters de treinamento gerenciados, concebidos em conjunto para computação, armazenamento, rede e planos de controle, a fim de viabilizar ciclos de pesquisa maiores.
A rodada Série A conecta, portanto, três componentes do plano da Mirendil: o desenvolvimento de modelos com auxílio de agentes, uma plataforma para delegar tarefas de pesquisa e infraestrutura em nuvem para experimentos maiores. A principal prova da missão de ampliar o acesso que sustenta essa rodada será saber se o resultado interno obtido por um único pesquisador pode se tornar um fluxo de trabalho replicável para cientistas e engenheiros externos.
