JetBrains 开源 Mellum 2：120亿参数 MoE 编码模型，激活仅 25 亿参数，支持 128K 上下文与智能体工作流，Apache 2.0 许可赋能私有部署
JetBrains 正式宣布开源 Mellum 2，一款专为软件工程系统设计的 120 亿参数混合专家（MoE） 大语言模型。作为 Mellum 系列的继任者，Mellum 2 不仅在参数量上实现了三倍增长，更通过稀疏激活架构大幅提升了推理速度，旨在成为现代 AI 工作流中高效、低成本的“焦点模型”。与此同时，JetBrains 宣布停止 DataSpell 独立 IDE 的开发，将其功能整合至 PyCharm Pro。
- 模型：https://huggingface.co/collections/JetBrains/mellum-2
Mellum 2 核心亮点：高效、专注、可控
1. 极致效率：MoE 架构带来的速度飞跃
- 稀疏激活：总参数 120 亿，但每个 Token 仅激活 25 亿 参数。
- 低延迟高吞吐：相比同规模稠密模型，推理时间缩短至不到一半，显著降低生产环境中的延迟与算力成本。
- 标准硬件友好：专为在常规服务器甚至本地设备上快速运行而设计。
2. 全能编码助手：超越简单补全
- 长上下文支持：上下文窗口从 8K 扩展至 131,072 (128K) Token，轻松处理大型代码库与长文档。
- 智能体工作流：支持生成/编辑代码、调用外部工具、执行多步骤任务及显式推理，具备完整的 Agent 能力。
- 自然语言与代码双修：从零开始训练，针对代码、数学及自然语言数据进行优化，胜任路由、总结、问答等多重角色。
3. 完全自主：Apache 2.0 开源许可
- 数据主权：支持基础版、指令版和思考版模型下载，允许企业在本地或私有云中部署，确保代码与数据绝不外泄。
- 灵活定制：宽松的许可证允许自由微调、集成及商业化使用，为构建私有 AI 基础设施提供坚实基础。
主要应用场景：AI 系统的“高速引擎”
JetBrains 提出“焦点模型”理念，认为 Mellum 2 并非要取代超大模型，而是作为协同系统中的高效组件：
| 场景 | 应用方式 |
|---|---|
| 路由与编排 | 分析用户提示，快速判断意图并分发给合适的专用模型或工具。 |
| 低延迟 RAG | 快速检索、总结相关上下文，即时生成回答，提升知识库问答体验。 |
| 子智能体驱动 | 在复杂 Agent 工作流中，承担上下文收集、规划验证等高频、快速任务。 |
| 私有化部署 | 在对数据安全极其敏感的金融、医疗等领域，实现完全离线的 AI 辅助。 |
性能对比：Mellum vs. Mellum 2
| 特性 | Mellum (v1) | Mellum 2 |
|---|---|---|
| 架构 | 稠密 (Dense) | 混合专家 (MoE) |
| 总参数 | 40 亿 | 120 亿 |
| 激活参数 | 40 亿 | 25 亿 |
| 上下文窗口 | 8,192 Token | 131,072 Token |
| 核心定位 | 代码补全 | 智能体工作流 / 路由 / 推理 |
| 许可证 | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
生态调整：DataSpell 并入 PyCharm
在发布 Mellum 2 的同时，JetBrains 宣布了一项重要的产品线调整：
- 停止 DataSpell：自 2026 年 5 月 28 日起停止更新，9 月 1 日自动将活跃订阅转换为 PyCharm Professional。
- 功能整合：所有数据科学功能（如 Jupyter 支持、数据视图、科学模式）将直接内置于 PyCharm Pro 中，旨在为 Python 开发者提供更统一、强大的集成体验。
© 版权声明
文章版权归作者所有，未经允许请勿转载。
