Mirendil atrage 1 miliard de dolari în seria A pentru a pune cercetarea și dezvoltarea IA de frontieră la dispoziția mai multor echipe

Mirendil a anunțat pe 12 noiembrie 2026 că a atras 1 miliard de dolari într-o rundă de finanțare seria A, condusă de Kleiner Perkins și Clearlake Capital, pentru a le oferi mai multor oameni de știință și ingineri acces la cercetarea și dezvoltarea IA de frontieră.

La rundă au participat Battery Ventures, Doerr Capital, Gil & Co, Google, M13, Pear VC și S32, alături de alți investitori noi și existenți. Mirendil dezvoltă modele și software pentru agenți pornind de la un obiectiv precis: să-i permită unei singure persoane să preia activități care înainte necesitau o echipă, iar unei echipe să abordeze proiecte care înainte necesitau o instituție.

Rezultatul antrenării realizate de un singur cercetător

Finanțarea vine după publicarea primelor rezultate ale companiei privind modelele sale. Într-un raport din 21 octombrie 2026, Mirendil a declarat că un cercetător care a lucrat cu agenți IA a preantrenat de la zero Mirendil-Base, un model de programare, în 3,5 luni, cu cheltuieli de calcul sub 10 milioane de dolari. Costul total include cercetarea și experimentele la scară mică, etapa finală de antrenare, cheltuielile cu tokenurile agenților și procesarea datelor.

Compania afirmă că agenții au scris peste 99% din cod, au efectuat experimente și au diagnosticat erorile, în timp ce cercetătorul a ales ce să încerce și în ce să aibă încredere și a intervenit când a fost nevoie. Experimentul s-a bazat pe cod disponibil public, pagini web și seturi de date publice, fără achiziționarea sau licențierea unor date suplimentare și fără distilare sau date sintetice. Mirendil-Base se încadrează în intervalul de la 100 de miliarde la 500 de miliarde de parametri; modelele mai mari Mirendil-Base-Large și Mirendil-Base-XL erau încă în curs de antrenare la data publicării raportului.

Fern și Lor alcătuiesc gama de produse

Ulterior, Mirendil a continuat antrenarea lui Mirendil-Base pentru a crea Fern 0.1, primul său model. Pagina modelului Fern descrie un sistem destinat activităților agentice de mare volum, precum depanarea rundelor de antrenare, citirea jurnalelor complete ale agenților și auditarea datelor de antrenare. Potrivit paginii, arhitectura, antrenarea și servirea modelului permit o fereastră de context de până la 10 milioane de tokenuri, echivalentă cu aproximativ 23 MB sau jumătate de milion de linii de cod, ceea ce îi permite modelului să păstreze simultan contextul activității unui agent desfășurate pe parcursul mai multor zile. Accesul este indicat ca fiind disponibil în curând.

Lor este platforma care permite delegarea acestui tip de activitate. Mirendil a lansat Lor pe 28 octombrie 2026, prezentându-l drept un sistem bazat pe cloud ai cărui agenți pot scrie cod, efectua experimente, aloca resurse de calcul și opera pe mașinile selectate de utilizator. Un agent poate împărți o sarcină între zeci de agenți, iar sute de agenți pot lucra simultan la diverse proiecte. Compania afirmă că agenții pot continua să lucreze zile sau săptămâni și își pot depăși singuri blocajele atunci când ceva nu funcționează.

Lor este disponibil pe bază de invitație în versiune beta privată și poate fi folosit gratuit pe macOS, Linux și web pe durata acestei versiuni beta. Versiunile pentru Windows, iOS și Android sunt indicate ca fiind disponibile în curând. Utilizatorii pot urmări progresul fiecărui agent, îi pot opri și pot elimina mașini din sistem.

Resursele de calcul și capitalul din spatele planului

La lansarea din 24 iunie 2026, Mirendil a prezentat o echipă fondatoare formată din 20 de cercetători și ingineri proveniți din instituții precum Anthropic, xAI, Google DeepMind și OpenAI. Compania a dezvăluit și o rundă de finanțare inițială de 200 de milioane de dolari, condusă de Andreessen Horowitz și Kleiner Perkins, urmată de investiții din partea NVIDIA și a altor investitori.

Pe 6 august 2026, Mirendil anunțase deja un parteneriat multianual cu Google Cloud. Acordul mută pe Google Cloud activitățile de antrenare, inferență și cercetare în domeniul IA, folosind AI Hypercomputer de la Google Cloud, procesoarele TPU de la Google Cloud și infrastructura IA completă NVIDIA. Parteneriatul include clustere de antrenare gestionate, proiectate împreună pentru resursele de calcul, stocare, rețea și planurile de control, astfel încât să susțină cicluri de cercetare mai ample.

Prin urmare, seria A reunește trei componente ale planului Mirendil: dezvoltarea de modele cu ajutorul agenților, o platformă pentru delegarea activităților de cercetare și infrastructura cloud necesară experimentelor de mai mare amploare. Testul decisiv pentru misiunea de a face aceste capacități mai accesibile va fi să se stabilească dacă rezultatul intern obținut de un singur cercetător poate deveni un flux de lucru repetabil pentru oamenii de știință și inginerii din afara companiei.