Mirendil ระดมทุน Series A ได้ 1 พันล้านดอลลาร์ เพื่อให้ทีมต่าง ๆ เข้าถึงการวิจัยและพัฒนา AI แนวหน้าได้มากขึ้น

Mirendil ประกาศเมื่อวันที่ 12 พฤศจิกายน 2026 ว่าบริษัทระดมทุนได้ 1 พันล้านดอลลาร์ในรอบ Series A ซึ่งนำโดย Kleiner Perkins และ Clearlake Capital เพื่อเปิดทางให้นักวิทยาศาสตร์และวิศวกรเข้าถึงการวิจัยและพัฒนา AI แนวหน้าได้มากขึ้น

Battery Ventures, Doerr Capital, Gil & Co, Google, M13, Pear VC และ S32 เข้าร่วมลงทุน พร้อมกับนักลงทุนรายใหม่และรายเดิมรายอื่น ๆ Mirendil กำลังพัฒนาโมเดลและซอฟต์แวร์เอเจนต์โดยมุ่งเป้าหมายเฉพาะ นั่นคือช่วยให้คนเพียงคนเดียวทำงานที่ก่อนหน้านี้ต้องใช้ทีม และช่วยให้ทีมหนึ่งทำโครงการที่ก่อนหน้านี้ต้องอาศัยสถาบันได้

ผลการฝึกโมเดลโดยนักวิจัยเพียงคนเดียว

การระดมทุนครั้งนี้เกิดขึ้นหลังบริษัทเผยแพร่ผลการพัฒนาโมเดลเป็นครั้งแรก ในรายงานวันที่ 21 ตุลาคม 2026 Mirendil ระบุว่านักวิจัยหนึ่งคนที่ทำงานร่วมกับเอเจนต์ AI ใช้เวลา 3.5 เดือนฝึก Mirendil-Base ซึ่งเป็นโมเดลเขียนโค้ดตั้งแต่เริ่มต้น โดยมีค่าใช้จ่ายด้านการประมวลผลไม่ถึง 10 ล้านดอลลาร์ ยอดค่าใช้จ่ายทั้งหมดนี้รวมงานวิจัยและการทดลองขนาดเล็ก การฝึกขั้นสุดท้าย ค่าโทเคนที่เอเจนต์ใช้ และการประมวลผลข้อมูล

บริษัทระบุว่าเอเจนต์เขียนโค้ดมากกว่า 99% ดำเนินการทดลองและวินิจฉัยข้อผิดพลาด ขณะที่นักวิจัยเป็นผู้เลือกว่าจะทดลองอะไรและเชื่อถือสิ่งใด รวมทั้งเข้าแทรกแซงเมื่อจำเป็น การทดลองใช้โค้ดที่เปิดให้สาธารณชนเข้าถึงได้ หน้าเว็บ และชุดข้อมูลสาธารณะ โดยไม่ได้ซื้อหรือขอสิทธิ์ใช้งานข้อมูลเพิ่มเติม และไม่ได้ใช้การกลั่นโมเดลหรือข้อมูลสังเคราะห์ Mirendil-Base มีพารามิเตอร์อยู่ในช่วง 1 แสนล้านถึง 5 แสนล้านตัว ส่วนโมเดลขนาดใหญ่กว่าอย่าง Mirendil-Base-Large และ Mirendil-Base-XL ยังอยู่ระหว่างการฝึกเมื่อเผยแพร่รายงาน

Fern และ Lor ประกอบกันเป็นชุดผลิตภัณฑ์

ต่อมา Mirendil นำ Mirendil-Base มาฝึกต่อหลังการฝึกขั้นต้น จนได้ Fern 0.1 ซึ่งเป็นโมเดลแรกของบริษัท หน้าโมเดล Fernอธิบายว่าเป็นระบบสำหรับงานที่ต้องใช้เอเจนต์ในปริมาณมาก เช่น การแก้ไขข้อผิดพลาดระหว่างการฝึก การอ่านบันทึกการทำงานของเอเจนต์ทั้งหมด และการตรวจสอบข้อมูลฝึกโมเดล หน้าดังกล่าวระบุว่าสถาปัตยกรรม การฝึก และการให้บริการโมเดลรองรับหน้าต่างบริบทได้สูงสุด 10 ล้านโทเคน หรือประมาณ 23 MB หรือโค้ดราวครึ่งล้านบรรทัด จึงทำให้โมเดลเก็บงานที่เอเจนต์ทำมาตลอดหลายวันไว้ได้พร้อมกัน โดยระบุว่าจะเปิดให้เข้าถึงได้เร็ว ๆ นี้

Lor คือแพลตฟอร์มสำหรับมอบหมายงานลักษณะดังกล่าว Mirendil เปิดตัว Lorเมื่อวันที่ 28 ตุลาคม 2026 ในฐานะระบบบนคลาวด์ที่เอเจนต์สามารถเขียนโค้ด ดำเนินการทดลอง จัดสรรทรัพยากรประมวลผล และทำงานบนเครื่องที่ผู้ใช้เลือกได้ เอเจนต์หนึ่งตัวสามารถแบ่งงานออกเป็นงานย่อยให้เอเจนต์หลายสิบตัวทำ โดยมีเอเจนต์หลายร้อยตัวทำงานข้ามโครงการต่าง ๆ และบริษัทระบุว่าเอเจนต์ทำงานต่อเนื่องได้หลายวันหรือหลายสัปดาห์ รวมทั้งแก้ปัญหาที่ทำให้งานติดขัดได้ด้วยตนเอง

Lor เปิดให้ใช้งานผ่านคำเชิญในช่วงเบตาส่วนตัว และไม่มีค่าใช้จ่ายตลอดช่วงเบตาบน macOS, Linux และเว็บ ส่วน Windows, iOS และ Android ระบุว่าจะเปิดให้ใช้งานเร็ว ๆ นี้ ผู้ใช้สามารถติดตามความคืบหน้าของเอเจนต์แต่ละตัว สั่งหยุดเอเจนต์ และนำเครื่องออกจากระบบได้

ทรัพยากรประมวลผลและเงินทุนที่สนับสนุนแผนงาน

เมื่อเปิดตัวเมื่อวันที่ 24 มิถุนายน 2026 Mirendil เปิดเผยว่าทีมผู้ก่อตั้งประกอบด้วยนักวิจัยและวิศวกร 20 คนจากองค์กรต่าง ๆ ซึ่งรวมถึง Anthropic, xAI, Google DeepMind และ OpenAI นอกจากนี้ บริษัทยังเปิดเผยการระดมทุนรอบ Seed มูลค่า 200 ล้านดอลลาร์ ซึ่งนำโดย Andreessen Horowitz และ Kleiner Perkins ตามด้วยการลงทุนจาก NVIDIA และรายอื่น ๆ

ก่อนหน้านั้น Mirendil ได้ประกาศความร่วมมือหลายปีกับ Google Cloudเมื่อวันที่ 6 สิงหาคม 2026 ข้อตกลงนี้จะนำงานฝึกโมเดล การอนุมาน และการวิจัย AI ไปไว้บน AI Hypercomputer ของ Google Cloud โดยใช้ประโยชน์จาก TPU ของ Google Cloud และโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบครบวงจรของ NVIDIA ความร่วมมือยังครอบคลุมคลัสเตอร์ฝึกโมเดลแบบมีบริการจัดการ ซึ่งออกแบบร่วมกันทั้งด้านการประมวลผล พื้นที่จัดเก็บข้อมูล เครือข่าย และระนาบควบคุม เพื่อรองรับวงจรการวิจัยที่มีขนาดใหญ่ขึ้น

ดังนั้น การระดมทุน Series A จึงเชื่อมโยงแผนงานของ Mirendil ทั้งสามด้าน ได้แก่ การพัฒนาโมเดลโดยมีเอเจนต์ช่วยเหลือ แพลตฟอร์มสำหรับมอบหมายงานวิจัย และโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์สำหรับการทดลองขนาดใหญ่ขึ้น บททดสอบสำคัญของพันธกิจในการทำให้เทคโนโลยีเข้าถึงได้ ซึ่งเป็นเหตุผลเบื้องหลังการระดมทุนครั้งนี้ คือผลลัพธ์ที่บริษัททำได้ภายในกับนักวิจัยเพียงคนเดียวจะพัฒนาเป็นขั้นตอนการทำงานที่ทำซ้ำได้สำหรับนักวิทยาศาสตร์และวิศวกรภายนอกองค์กรหรือไม่