La jeune pousse d’anciens de Google DeepMind et d’Anthropic détaille des modèles maison utilisés pour un assistant de codage, et dit avoir automatisé une grande part du cycle d’entraînement via des agents. Elle annonce un tour de série A de 1 milliard de dollars, co-dirigé par Kleiner Perkins et Clearlake, avec la participation de Google.
Des modèles maison, un assistant de codage et des tailles jusqu’à 10 trillions
Le modèle Mirendil-Base sert de fondation à Fern, un modèle de codage dévoilé le mois dernier. Selon l'entreprise, Fern est conçu pour automatiser des défis de programmation rencontrés dans les laboratoires d'IA et peut traiter 10 millions de tokens par prompt, soit, d'après Mirendil, 10 fois plus que Claude Opus 5.5, ce qui équivaut à environ 500 000 lignes de code. Mirendil indique que Fern repose sur une version de Mirendil-Base comprise entre 100 et 500 milliards de paramètres et qu'elle a présenté, à la fin du mois dernier, deux versions améliorées culminant jusqu'à 10 trillions de paramètres. Plus tôt cette année, la société a confié à un seul chercheur la création d’un modèle de codage visant le niveau des principaux LLM open source. Mirendil rapporte que son automatisation a permis de mener ce projet en solo, pour un coût de 10 millions de dollars et sur environ 3,5 mois. L'entreprise affirme que ses agents ont écrit plus de 99 % du code de Mirendil-Base, mis en place l’infrastructure, choisi l’algorithme d’entraînement, collecté les données et affiné à la fois le jeu de données et l’architecture.
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Automatiser l’entraînement avec Lor et des centaines d’agents
Le premier produit, Lor, automatise de nombreuses tâches liées aux sessions d’entraînement. Mirendil explique que cette automatisation s’appuie sur la répartition du travail entre des centaines d’agents d’IA. Le développement de modèles de langage procède par essais de variantes et comparaison des résultats ; la société affirme que Lor prend en charge ce flux, et que la plateforme corrige automatiquement les erreurs détectées lors des évaluations.
Des fondateurs issus de DeepMind et d’Anthropic
Créée l’an dernier, l’entreprise a été cofondée par deux ex-chercheurs de Google DeepMind et d’Anthropic PBC. Behnam Neyshabur, qui occupe le poste de directeur général, fait partie des inventeurs de l’algorithme SAM, développé pour optimiser les performances des modèles sur des tâches pour lesquelles ils n’ont pas été explicitement entraînés. Le directeur technique, Harsh Mehta, a travaillé sur des projets de pré‑entraînement au sein des deux laboratoires, une phase qui constitue l’étape initiale du flux de développement de l’IA. Mirendil se positionne comme fournisseur de logiciels d’accélération de la R&D en IA.
Un tour de 1 milliard de dollars et des ambitions affichées
La société annonce un tour de série A de 1 milliard de dollars, communiqué jeudi. Kleiner Perkins et Clearlake Capital ont co‑dirigé l’investissement, rejoints par plus d’une demi‑douzaine d’acteurs, dont Google LLC. Mirendil prévoit d’utiliser les algorithmes présentés pour développer des modèles de langage plus performants.
