JetBrains lança o Mellum2.1, um modelo de IA para programação focado em programação agêntica
Segundo a IT之家, a JetBrains anunciou em uma publicação de blog, no dia 8 de outubro, o modelo de IA para programação Mellum2.1, com foco em fortalecer a programação agêntica. Como desenvolvedor, acompanho com interesse esse tipo de modelo aberto que pode ser executado localmente, então resumo aqui os pontos principais.
O modelo mantém a arquitetura do Mellum2: é um modelo de mistura de especialistas (MoE) de 12B, com 2,5B de parâmetros ativos, e continua sob licença Apache 2.0. A principal mudança no treinamento é que a etapa de aprendizado por reforço após o pré-treinamento deixou de ser um breve acabamento e passou a ser o núcleo do treino. Foram adicionados dados de matemática, competições de algoritmos, ciência, uso de ferramentas e engenharia de software, e a equipe montou ambientes internos de aprendizado por reforço, iniciando milhões de sandboxes em milhares de ambientes durante o treinamento. Antes do treino, são descartadas as tarefas com testes defeituosos, respostas que não podem ser verificadas ou dificuldade inadequada.
Segundo a descrição oficial, ele consegue explorar bases de código, editar arquivos e verificar as próprias alterações. A maior melhoria está na programação agêntica: ele identifica a causa raiz de testes que falham, rascunha uma correção e verifica o resultado. Em velocidade, a arquitetura não muda, mas a previsão de múltiplos tokens (MTP) torna a geração em requisições individuais cerca de 1,6 vez mais rápida. Na comparação com Mellum2, Qwen3.5-9B e Gemma 4 E4B, nas mesmas condições de avaliação, a vazão de saída do Mellum2.1 em uma única H200 sob alta carga fica perto do dobro da do Qwen3.5-9B.
O modelo está disponível no Hugging Face e pode ser implantado localmente ou na infraestrutura própria, para que as empresas mantenham código e dados em seu próprio ambiente. Há planos de lançar versões GGUF para llama.cpp, Ollama e LM Studio, além de um componente de decodificação especulativa MTP para o vLLM.
Estou ansioso pela versão GGUF, porque aí os desenvolvedores comuns poderão testá-lo na própria máquina. Ao escolher um modelo de programação, o que pesa mais para você: a precisão ou o custo de implantação?
Fonte: IT之家
O modelo mantém a arquitetura do Mellum2: é um modelo de mistura de especialistas (MoE) de 12B, com 2,5B de parâmetros ativos, e continua sob licença Apache 2.0. A principal mudança no treinamento é que a etapa de aprendizado por reforço após o pré-treinamento deixou de ser um breve acabamento e passou a ser o núcleo do treino. Foram adicionados dados de matemática, competições de algoritmos, ciência, uso de ferramentas e engenharia de software, e a equipe montou ambientes internos de aprendizado por reforço, iniciando milhões de sandboxes em milhares de ambientes durante o treinamento. Antes do treino, são descartadas as tarefas com testes defeituosos, respostas que não podem ser verificadas ou dificuldade inadequada.
Segundo a descrição oficial, ele consegue explorar bases de código, editar arquivos e verificar as próprias alterações. A maior melhoria está na programação agêntica: ele identifica a causa raiz de testes que falham, rascunha uma correção e verifica o resultado. Em velocidade, a arquitetura não muda, mas a previsão de múltiplos tokens (MTP) torna a geração em requisições individuais cerca de 1,6 vez mais rápida. Na comparação com Mellum2, Qwen3.5-9B e Gemma 4 E4B, nas mesmas condições de avaliação, a vazão de saída do Mellum2.1 em uma única H200 sob alta carga fica perto do dobro da do Qwen3.5-9B.
O modelo está disponível no Hugging Face e pode ser implantado localmente ou na infraestrutura própria, para que as empresas mantenham código e dados em seu próprio ambiente. Há planos de lançar versões GGUF para llama.cpp, Ollama e LM Studio, além de um componente de decodificação especulativa MTP para o vLLM.
Estou ansioso pela versão GGUF, porque aí os desenvolvedores comuns poderão testá-lo na própria máquina. Ao escolher um modelo de programação, o que pesa mais para você: a precisão ou o custo de implantação?
Fonte: IT之家
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