Mirendil Trains 100B+ Code Base Model with One Researcher in 3.5 Months for Under $10M

Mirendil（成立不到4个月，使命是解决递归自我改进RSI）公布「无预训练团队的大规模预训练」实验结果：千亿级代码基座模型 Mirendil-Base 由1名研究员在3.5个月内从零训成，总成本含全部小规模实验与最终训练，算力开销低于1000万美元，代码能力据称超过 DeepSeek-V4。创始人 Hosein Neyshabur（Behnam Neyshabur）于10月22日发文宣布这一里程碑，多个独立账号同日转发讨论，RobertTLange 将其列为同日两项「递归自我改进」标志性发布之一。

已确认

Mirendil 官宣：在没有专职预训练团队的情况下实现规模化预训练
模型规模为 100B–500B 参数区间，定位代码基座模型
1名研究员、3.5个月、总成本低于1000万美元（含小规模实验与最终训练）
Agent 编写了 99% 的代码
官方声称代码能力超过 DeepSeek-V4

尚未确认

「代码超越 DeepSeek-V4」来自官方陈述，独立评测结果尚未见公开材料

为什么重要

若数据属实，意味着预训练的人力与资金门槛被大幅压低，验证了「用 AI 加速 AI 研发」的 RSI 路线可行性
对资源有限的团队和开源社区而言，提供了低成本训练前沿级基座模型的新参照

2026-10-22 ~ 2026-10-22 · 5 related posts

Primary sources

Mirendil-Base: one researcher pretrained a 100B+ coding base model in 3.5 months for under $10M — bneyshabur · 2026-10-22 00:16 (UTC+08:00)
Mirendil hits pretraining-at-scale milestone without a dedicated pretraining team — bneyshabur · 2026-10-22 00:16 (UTC+08:00)

[source] Mirendil-Base: one researcher pretrained a 100B+ coding base model in 3.5 months for under $10M — bneyshabur · 2026-10-22
[source] Mirendil hits pretraining-at-scale milestone without a dedicated pretraining team — bneyshabur · 2026-10-22
One researcher pretrains 100B-500B coding model in 3.5 months on under $10M, agents write 99% of code — RobertTLange · 2026-10-22
One researcher pretrains a frontier-class model in 3.5 months for under $10M at Mirendil — vjkaruna · 2026-10-22
Mirendil Hits Milestone: Pretraining at Scale Without a Pretraining Team — stochasticchasm · 2026-10-22