Mirendil a annoncé Lor, conçu pour « faire le travail d'un laboratoire d'IA entier ». Ses agents « écrivent du code, lancent des expériences et itèrent sur les résultats pendant des jours, sur n'importe quelle machine, par centaines à la fois ». L'argument de Mirendil : avec des agents qui font le travail concret, « une seule personne peut prendre en charge ce qui exigeait autrefois une équipe, et une équipe ce qui exigeait autrefois une institution », tandis que les humains décident de ce qu'il faut essayer et de ce à quoi se fier. Mirendil indique utiliser Lor tous les jours. Lor est en bêta privée.
Ce que fait Lor
- Des centaines d'agents en parallèle : un agent peut répartir une tâche entre des dizaines d'agents, et des centaines à travers les projets d'un utilisateur. Les exemples cités sont la lecture de milliers de traces d'agents pour y repérer des défaillances, le lancement de centaines d'expériences et la construction d'environnements d'entraînement à partir de vraies pull requests. Les utilisateurs peuvent suivre la progression de chaque agent et arrêter n'importe lequel à tout moment.
- Leur propre puissance de calcul : Lor est fourni avec sa propre puissance de calcul. Les agents demandent des nœuds, les configurent, exécutent le travail et les libèrent une fois terminé, sans compte cloud ni configuration. Selon Mirendil, c'est ce qui permet à Lor de prendre en charge le développement d'IA de bout en bout : une expérience, un entraînement ou un balayage d'évaluations, l'agent répartissant le travail entre les nœuds et les restituant une fois les résultats obtenus.
- Des jours ou des semaines de travail : Lor est conçu pour un travail durable et asynchrone, et les agents remarquent quand quelque chose se casse et se débloquent eux-mêmes. Mirendil donne pour exemples la transformation de retours bruts d'utilisateurs en correctifs livrés, la surveillance d'entraînements pendant la nuit et le maintien d'automatisations pendant des semaines.
- N'importe quelle machine : les agents s'exécutent dans le cloud et peuvent travailler sur des ordinateurs cloud gérés par Lor, sur l'ordinateur portable d'un utilisateur ou sur toute autre machine. Mirendil décrit la mise en place d'une équipe d'agents depuis un ordinateur portable, l'envoi d'entraînements vers différents nœuds GPU et le suivi de l'ensemble depuis un téléphone.
Les modèles
Lor fait tourner des modèles de pointe aux côtés de modèles open source et des siens. La liste annoncée compte 25 modèles :
- Mirendil : Fern, le premier de ses propres modèles, qui gère jusqu'à 10M de tokens de contexte, « de quoi couvrir plusieurs jours de travail d'un agent d'un seul tenant ».
- Anthropic : Claude Opus 5.5, Claude Fable 5.1, Claude Sonnet 5.5, Claude Haiku 5.5, Opus 5 et Fable 5.
- OpenAI : GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol, GPT-6.1 Terra, GPT-6 Sol et GPT-6 Luna.
- Google : Gemini 4 Argon.
- xAI : Grok 4.7 et Grok 4.6.
- Meta : Muse Spark 1.3 et Muse Wonder.
- Z.ai : GLM-5.3, GLM-5.3-Flash, GLM-5.2 et GLM-4.7-Flash.
- Moonshot AI : Kimi K3.1 Pro et Kimi K3.
- DeepSeek : DeepSeek 4.1 Flash et DeepSeek 4 Pro.
Mirendil-Base
Mirendil affirme avoir déjà appliqué l'approche à elle-même. Un seul chercheur de Mirendil a récemment pré-entraîné Mirendil-Base, « un modèle de code compétitif », les agents se chargeant de presque toute l'ingénierie, un projet qui exigeait autrefois une équipe entière et que ce chercheur seul a mené en trois mois et demi. L'objectif affiché de Mirendil est « un laboratoire d'IA de pointe pour chaque scientifique », afin que la construction d'IA ne soit plus le goulot d'étranglement.
Disponibilité
Lor est accessible uniquement sur invitation, avec une liste d'attente, et gratuit pendant la bêta privée. Il fonctionne sur macOS, Linux et le web, avec Windows, iOS et Android à venir prochainement. Les affirmations sur la plateforme sont celles de Mirendil.