発表
2026年10月8日、IntelliJ IDEA、PyCharm、Kotlin 言語で知られる JetBrains は、コード向けオープンモデルの新版 Mellum2.1 を公開しました。総パラメーター120億、トークンあたりのアクティブは25億 の Mixture-of-Experts で、ライセンスは Apache 2.0(商用利用可)です。
アーキテクチャは6月に公開した Mellum2 と同じで、変わったのは 事後学習 です。JetBrains によると、Mellum2 は高速でしたが、リポジトリの中で望む水準の作業ができませんでした。実環境での強化学習(RL) に夏を費やした結果、Mellum2.1 は コードベースを探索し、ファイルを編集し、自分の変更を検証 できるようになりました。
何が変わったか
- RL が学習の中心に: 最後の短い工程ではなくなった
- より多くのデータを厳しく選別: 数学、競技プログラミング、科学、ツール利用、ソフトウェア工学の新しいタスクを追加。公開データには壊れたテスト、検証できない答え、簡単すぎるタスクが多いため、すべて選別したとしています
- 大規模な実環境: 数千の RL 環境を動かす自社基盤を構築し、学習中に 数百万のサンドボックス を起動
性能と速度
JetBrains は Mellum2.1 を Mellum2、Qwen3.5-9B、Gemma 4 E4B と同じ評価条件で比較しました。最大の伸びは エージェント型のコーディング で、コーディング、競技プログラミング、数学、ツール呼び出し、一般知識でも向上しています。正確な数値はブログのグラフにあり、同社自身の結果 です。
速度面では:
- 高負荷時には 比較対象の中で最速 で、Qwen3.5-9B の 約2倍のトークン を処理
- 単一リクエストでは、マルチトークン予測(MTP) により約 1.6倍高速
用途
- エージェントシステム内の 高速なサブエージェント:失敗したテストの原因特定、修正案の作成と確認
- 日常の質問や、数学・推論問題に取り組む 汎用アシスタント
- プライベートな運用:ローカルや自社基盤で動かし、コードとデータを管理下に置く
重みは Hugging Face にあります。JetBrains は llama.cpp、Ollama、LM Studio 向けの GGUF 版と、vLLM 向けの MTP ヘッドを「近日公開」としていますが、同社の Hugging Face ページにはすでに GGUF のリポジトリが表示されています。
なぜ重要か
小さく速いモデルは、エージェントの「作業員」になりつつあります。大きなモデルが計画し、複数の小さなモデルが並列でタスクを実行する形です。アクティブ25億の Mellum2.1 は一般的な GPU に収まり、コストと遅延を減らし、コードを社外に出さずに済みます。
企業にとって
- 最先端モデルの代替ではなく、範囲の明確なタスク(テスト、小さな修正)で サブエージェントとして試す
- 自社のリポジトリで比較する: ベンダーのベンチマークが自社コードを反映するとは限らない
- ネットワーク外に出せない 機密性の高いコード に向いている
出典
- JetBrains ブログ(2026年10月8日): https://blog.jetbrains.com/ai/2026/10/mellum2-1-gets-to-work-a-fast-open-model-for-coding-agents/
- Hugging Face, JetBrains/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking: https://huggingface.co/JetBrains/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking
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