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一个人加 Agent，硬生生把千亿基座从零训了出来。 Mirendil 这次实验相当硬核：1 名研究员搭档 AI Agent，耗时 3.5 个月、算力成本压在 1000 万美元以内，冷启动跑出千亿参数级（约 100B–500B）代码基座 Mirendil-Base。这套基座主要面向实验室内部写实验、搭框架和做调优，官方称全程没用蒸馏与合成数据。 在训练后才公开的 7 个外部代码仓评测中，其平均 BPB 测得约 0.222，好过 GLM-5.3（0.242）和 DeepSeek-V4-Pro-Base（0.243），仍略逊于 Kimi-K3（0.193）。更大档位的 Large / XL 还在训。

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