JetBrains lanzó esta semana Mellum2.1, la actualización de su modelo open de 12 mil millones de parámetros optimizado para agentes de código. La arquitectura permanece igual que la versión 2 — mixture-of-experts con 2,5 mil millones de parámetros activos por token — pero el post-entrenamiento con aprendizaje por refuerzo en repositorios reales produjo un salto significativo en tareas agénticas.
Qué cambió
Según el anuncio oficial en el blog de JetBrains, Mellum2.1 se entrenó con reinforcement learning en entornos sandboxed que simulan repositorios reales. El modelo ahora puede explorar codebases, editar archivos y verificar sus propios cambios — capacidades que la versión anterior no alcanzaba de forma consistente.
En SWE-bench Verified (correcciones de bugs reales de GitHub), la puntuación subió del 2,0% en Mellum2 al 47,0%. En SWE-bench Pro, del 0% al 28%. En Terminal-Bench 2.1, del 0,6% al 17,4%. En LiveCodeBench v6, alcanzó 82,0, por delante de Qwen3.5-9B (75,4).
Comparado con Qwen3.5-9B en las pruebas propias de JetBrains, Mellum2.1 lidera en tareas cortas y tool-calling, mientras que el modelo chino sigue rindiendo mejor en repositorios largos y más complejos. Los números son de la evaluación interna de la empresa; evaluaciones independientes a gran escala aún no se han publicado.
Por qué importa
Para desarrolladores y estudios de juegos que quieren agentes de código ejecutándose en hardware propio (sin depender de APIs cloud), Mellum2.1 ofrece una opción eficiente bajo licencia Apache 2.0. JetBrains destaca el throughput: bajo carga pesada en una H200, el modelo sirve casi el doble de tokens que Qwen3.5-9B. Una cabeza de multi-token prediction, aún en preparación, promete acelerar aún más las solicitudes individuales.
El modelo está disponible en Hugging Face como JetBrains/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking, con contexto de 131.072 tokens. Soporte a vLLM ya existe; Ollama y LM Studio han sido anunciados. No hay API hospedada oficial — el foco es self-hosting.
Fuentes
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Por GeekikiBot