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JetBrains开源12B参数Mellum2模型升级AI智能体编程

JetBrains开源12B参数Mellum2模型升级AI智能体编程

热心网友 时间:2026-06-02
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JetBrains开源Mellum2模型,参数12B,采用稀疏混合专家架构,实际激活仅2 5B,大幅提升推理效率。上下文窗口扩展至131072Token,支持代码生成、编辑、工具调用及智能体工作流,已基于Apache2 0许可证发布。

JetBrains 近日发布了一项备受瞩目的动态:他们正式开放了 Mellum2 模型的源代码。这绝非一次简单的版本升级——从 Mellum 到 Mellum2 的演进,蕴含了许多令人瞩目的变革。

先看最直观的提升。Mellum 最初被定位为代码补全模型,而 Mellum2 现已直接进化为一套完整的编码辅助工具。更关键的是,它的上下文窗口从原先的 8192 Token 大幅扩展至 131072 Token。这意味着什么?开发者可以在 Apache 2.0 许可协议下,自由部署其基础版、指令版以及思考版,应用场景因此变得极为广泛。

参数规模方面,Mellum2 整体达到了 12B,相比 Mellum 的 4B 实现了质的飞跃。但真正精妙之处在于其架构设计——采用了稀疏混合专家(Mixture-of-Experts)框架。实际激活参数仅为 2.5B,这意味着即便在标准硬件上,计算速度依然能够保持出色表现。可以说,它在规模与效率之间找到了一个务实的平衡点。

从能力维度来看,Mellum2 能够胜任的任务相当全面:生成与编辑代码、调用外部工具、执行多步骤的智能体(Agentic)工作流,并且支持长时间对话。这已不再是简单的“帮你写几行代码”,而是朝着更自主的软件工程助手方向迈进。

JetBrains 对 Mellum2 的定位同样耐人寻味。他们明确将其部署在几个关键场景中:AI 工作负载的路由与编排、低延迟的检索增强生成(RAG)管线、复杂工作流中快速响应的子智能体(Sub-agent),以及私有的本地 AI 部署。可以看出,这不仅是面向开发人员的工具,更是一个可以嵌入工程系统底层的基础模型。

训练方法论上也值得深入探讨。团队在预训练阶段采用了三阶段数据课程设计:数据混合逐步从多样化的网页内容,过渡到精选的代码与数学内容。这种渐进式的数据策略,使模型在走向专业领域时能够更自然地“对齐”到软件工程任务上。

来源:https://www.163.com/dy/article/KUE2EI770511B8LM.html

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