Das KI-Startup Mirendil hat am 12. November eine Finanzierungsrunde der Serie A über 1 Mrd. Dollar (rund 870 Mio. €) bekannt gegeben.[1] Angeführt wird sie von Kleiner Perkins und Clearlake Capital, gegründet haben die Firma laut Wall Street Journal frühere Anthropic-Forscher.
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Eine Bewertung nennt Mirendil nicht (Stand: Freitag, 13. November 2026, 6:00 Uhr). Die Seed-Runde im Juni brachte laut Branchenmedien 200 Mio. Dollar, die neue Runde ist fünfmal so groß.
Das Wichtigste in Kürze
- Series A über 1 Mrd. Dollar (rund 870 Mio. €), angeführt von Kleiner Perkins und Clearlake Capital, mit dabei auch Google.
- Eine Bewertung nennt Mirendil nicht.
- Das erste Basismodell trainierte laut Mirendil ein einzelner Forscher mit KI-Agenten in 3,5 Monaten für unter 10 Mio. Dollar Rechenaufwand.
- Eine Maschine, die sich selbst verbessert, hat die Firma nach eigenen Angaben noch nicht gebaut.
Was hat Mirendil mit dem Geld vor?
Mirendil will KI-Forschung zugänglicher machen: Ein Einzelner soll schaffen, wofür bisher ein Team nötig war.[1] Beteiligt sind außerdem Battery Ventures, Doerr Capital, Gil & Co, Google, M13, Pear VC und S32.[1] Wofür das Geld fließt, schlüsselt die Mitteilung nicht auf.
Google hält auch Anteile an Anthropic, dem früheren Arbeitgeber der Gründer.
Was hat die Firma bisher gezeigt?
Am 21. Oktober stellte Mirendil sein erstes Basismodell für Programmcode vor. Ein einzelner Forscher habe es mit KI-Agenten in dreieinhalb Monaten trainiert, für unter 10 Mio. Dollar (unter 9 Mio. €) Rechenaufwand, schreibt die Firma.[2] Die Agenten schrieben über 99 Prozent des Codes.[2]
Auf sieben Programmierprojekten, die erst nach dem Training erschienen, misst Mirendil den Fehler beim Vorhersagen von Code in Bits pro Byte, niedriger ist besser. Das Modell erreicht im Schnitt 0,222 und schlägt drei der vier Vergleichsmodelle, nur Kimi K3 liegt mit 0,193 vorn.[2] Die Zahlen stammen von Mirendil selbst.
Ist das schon eine Maschine, die sich selbst verbessert?
Nein, das sagt die Firma selbst: Ein erfahrener Forscher lenkte die Arbeit, vollständig selbstständige Selbstverbesserung sei noch nicht erreicht.[2] Das Etikett „selbstverbessernde KI“ beschreibt das Ziel, nicht den Stand.
Am 28. Oktober folgte die Plattform Lor, auf der hunderte Agenten gleichzeitig Code schreiben und Experimente durchführen, Tage lang, nach Firmenangaben auch Wochen.[3] Neben dem eigenen Modell Fern stehen 24 Modelle anderer Anbieter bereit, darunter von Anthropic, OpenAI und Google. Lor befindet sich in einer Testphase, die nur auf Einladung zugänglich und kostenlos ist.[3]
Mirendil zeigt, was ein Forscher mit Agenten schafft. Ob das auch für große Modelle gilt, ist offen.
Michael Dobler, Herausgeber Dr. Web
Warum fließt so viel Geld in diese Idee?
Die Rechnung dahinter ist einfach: Lässt sich Forschungsarbeit an Agenten delegieren, sinken die Kosten je Modell und ein kleines Team kann gegen große KI-Konzerne antreten. Das ist eine Einschätzung der Redaktion. Belegt ist bisher nur das erste, kleinste Modell, zwei größere Varianten sind noch im Training.[2]
Was heißt das für Unternehmen in Deutschland?
Buchen können Sie bei Mirendil bislang nichts, denn Lor läuft nur auf Einladung. Wie Sie das passende KI-Modell auswählen, steht in unserem Ratgeber.
Wo die Rechenzentren der Agenten stehen, nennt die Mitteilung nicht.[3] Klären Sie das, bevor Sie Quellcode oder Kundendaten übergeben. Für Agenten, die lange laufen, gehört außerdem ein Stopp-Knopf zur Planung.
Quellen
3 Quellen anzeigenQuellen ausblenden
- MirendilMirendil Raises $1B to Democratize Frontier AI R&D (englisch)
- MirendilPretraining at scale without a pretraining team (englisch)
- MirendilMeet Lor (englisch)
Mehr Newshunger?
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