JetBrains、エージェント型プログラミングに特化したAIモデル Mellum2.1 を発表

IT之家の報道によると、JetBrainsは10月8日のブログ記事でプログラミング向けAIモデル「Mellum2.1」を発表し、エージェント型コーディング能力の強化に重点を置いたといいます。開発者としてローカルで動かせるこうしたオープンソースモデルには以前から関心があるので、要点をここにまとめます。

モデルはMellum2のアーキテクチャを受け継いだ12Bの混合エキスパート（MoE）モデルで、アクティブパラメータは2.5Bです。ライセンスは引き続きApache 2.0です。学習面での変化は、事前学習後の強化学習を短い仕上げの工程から学習の中心へと広げたことです。数学、アルゴリズム競技、科学、ツール利用、ソフトウェアエンジニアリングのデータを追加し、社内の強化学習環境を構築して、学習中に数千の環境にまたがる数百万のサンドボックスを起動したとのことです。学習前には、テストに欠陥がある、答えを検証できない、難易度が合わないといったタスクを取り除いています。

公式の説明によると、コードベースを探索し、ファイルを編集し、自分の変更を確認できます。最大の改善点はエージェント型コーディングで、失敗したテストの根本原因を特定し、修正案を作成して結果を検証できます。速度面では、アーキテクチャは変えずにマルチトークン予測（MTP）を導入したことで、単一リクエストの場合で約1.6倍速くなりました。同じ評価条件でMellum2、Qwen3.5-9B、Gemma 4 E4Bと比較すると、高負荷時に単一のH200で得られるMellum2.1の出力スループットは、Qwen3.5-9Bのほぼ2倍に近いとされています。

モデルはHugging Faceで公開されており、ローカルや自社のインフラにデプロイできます。企業はコードとデータを自社環境の中に置いたままにできます。今後はllama.cpp、Ollama、LM Studio向けのGGUF版と、vLLM向けのMTP推測デコーディング・コンポーネントも公開される予定です。

私はGGUF版を楽しみにしています。そうすれば一般の開発者も自分のマシンで試せるからです。コーディングモデルを選ぶとき、精度と導入コストのどちらを重視しますか？

出典：IT之家