JetBrains 把自家 IDE 的 AI 能力下放给社区了——做 JetBrains 插件开发或自建 AI 编程管线的团队，可以直接用 Mellum2 跑本地智能体工作流，省去自己训练和调优的麻烦。
JetBrains 于 6 月 1 日开源了 Mellum2 模型，这是其面向软件工程系统的新一代机器学习模型。相比原版 Mellum，Mellum2 从代码补全模型升级为完整的编码助手，上下文窗口从 8192 Token 扩展到 131072 Token。该模型总参数为 12B，采用稀疏混合专家框架，激活时参数量为 2.5B，在标准硬件上仍能保持较快计算。Mellum2 支持代码生成与编辑、外部工具调用、多步骤智能体工作流和长对话维持，定位在 AI 工作负载路由、低延迟 RAG 管线、复杂工作流中的子智能体以及私有本地 AI 部署。JetBrains 已开源基础版、指令版和思考版，开发者可在 Apache 2.0 许可证下使用。
IT之家 6 月 2 日消息，JetBrains 昨日（6 月 1 日）发布博文， 宣布开源 Mellum2 模型，这是面向软件工程系统的新机器学习模型。 官方表示相比原版 Mellum，它从代码补全模型升级为完整编码助手，并把上下文窗口从 8192 Token 扩到 131072 Token。开发者可在 Apache 2.0 许可证下部署基础版、指令版和思考版。 参数上，Mellum2 总规模为 12B，高于 Mellum 的 4B。该模型采用稀疏 Mixture-of-Experts（混合专家）框架，激活时参数量为 2.5B，在标准硬件上仍能保持较快计算。 能力方面，Mellum2 可生成和编辑代码、调用外部工具、执行多步骤 Agentic（智能体式）工作流、维持长对话。 JetBrains 将 Mellum2 定位在 AI 工作负载路由与编排、低延迟 RAG（检索增强生成）管线、复杂工作流中的快速 Sub-agent（子智能体），以及私有本地 AI 部署。 训练方面，团队称预训练阶段采用三阶段数据课程。数据混合逐步从多样化网页内容，转向精选代码和数学内容，从而让模型更贴近软件工程任务。 IT之家附上参考地址 Mellum2 Goes Open Source: A Fast Model for AI Workflows