2026 年 10 月 8 日，JetBrains 发布 Mellum 2.1，即其于 6 月以 Apache 2.0 许可开源的编程模型的新版本。架构没有改变：仍是 120 亿参数的混合专家模型，激活参数 25 亿。据官方公告，改变的是后训练。
Mellum 2 很快，但 JetBrains 表示它在仓库内的工作能力未达到预期。经过一个夏季在真实环境中的强化学习、数百万次沙箱运行之后，公司称 2.1 可以探索代码库、编辑文件并检查自己的修改。
JetBrains 改了什么
这一版几乎所有工作都在后训练，主要是强化学习。公司描述了三条线：
- 强化学习从短暂的收尾阶段变成训练主体；
- 新增数学、竞赛编程、科学、工具调用和软件工程任务，并过滤了带有损坏测试或不可完成任务的开源数据；
- 内部基础设施运行数千个环境，训练期间启动数百万个沙箱。
在内部对比中，JetBrains 用同一协议把 Mellum 2.1 与 Mellum 2 以及同类开源模型 Qwen3.5-9B、Gemma 4 E4B 做了比较。声称最大的进步在智能体编程。公司还报告了编程、数学、工具调用和通用知识方面的提升。这些数字来自 JetBrains，不是独立榜单。
速度与运行位置
由于后训练没有改动架构，基础速度仍与 Mellum 2 相同。JetBrains 表示，加上多 token 预测后，在高负载下 2.1 是对比组中最快的，服务 token 数几乎是 Qwen3.5-9B 的两倍。单次请求下，MTP 大约能让模型快 1.6 倍。
公司强调的用途是智能体系统中的工作模块、代码之外的通用助手，以及本地或自有基础设施上的私有部署。权重已上架 Hugging Face。面向 llama.cpp、Ollama 和 LM Studio 的 GGUF，以及用于 vLLM 投机解码的多 token 预测头，被宣布为即将推出，尚无日期。
对于搭建编程代理的人来说，实际点在于体积：120 亿参数、25 亿激活的模型可以跑在比云端前沿模型低得多的硬件上，但智能体能力的提升仍需要在厂商自有评测之外验证。
来源
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