AI研究開発を手がけるMirendilは10月27日、初の自社モデル「Fern 0.1」を公開しました。文脈長は最大1,000万トークンで、約23MBのコードに相当すると説明しています。
研究開発の下働きに振り切る
想定する用途は、巨大なコードベースの横断、テストが通るまでコマンドを実行する作業、学習ログの解析、エージェント（agent）の実行履歴の通読などです。汎用の対話ではありません。
長くしても取り出し精度は落ちない
事後学習前の土台に、長文脈の試験RULERを5課題で試した結果が示されています。手がかりを1つ探す課題は3万2,000から1,000万トークンまで100%を保ちました。複数箇所をたどる推論は1,000万で45%です。
コーディングは最前線に届かず
Terminal Bench 4.0は6.1%で、同社の表ではClaude Opus 5.5が66.4%でした。重みは非公開で、早期アクセスの申請制です。
編集部の見解
長い文脈を丸ごと読めることは、ClaudeやCursorを組み合わせた開発の前提を変えます。リポジトリ全体を渡して質問できるためです。ただし実務の腕は別で、得点差が示す通り当面は補助的な位置づけです。
my-best.ai 編集部
出典：MarkTechPost「Mirendil、1,000万トークン文脈の初モデル「Fern 0.1」を公開」（2026年10月27日）
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