출시
2026년 10월 8일, IntelliJ IDEA, PyCharm, Kotlin 언어를 만든 JetBrains가 코드용 오픈 모델의 새 버전 Mellum2.1을 공개했습니다. 총 120억 파라미터, 토큰당 활성 25억인 Mixture-of-Experts이며 Apache 2.0(상업적 이용 가능) 라이선스입니다.
아키텍처는 6월에 공개한 Mellum2와 같고, 달라진 것은 사후 학습입니다. JetBrains에 따르면 Mellum2는 빨랐지만 저장소 안에서 원하는 수준으로 작업하지 못했습니다. **실제 환경에서의 강화 학습(RL)**에 여름을 쏟은 끝에 Mellum2.1은 코드베이스를 탐색하고, 파일을 수정하고, 자신의 변경을 검증할 수 있게 됐습니다.
달라진 점
- RL이 학습의 중심이 됨: 더 이상 마지막의 짧은 단계가 아닙니다.
- 더 많은 데이터를 엄격히 선별: 수학, 경쟁 프로그래밍, 과학, 도구 사용, 소프트웨어 공학의 새 과제를 추가했습니다. 공개 데이터에는 깨진 테스트, 검증할 수 없는 답, 너무 쉬운 과제가 많아 모두 걸렀다고 합니다.
- 대규모 실제 환경: 수천 개의 RL 환경을 돌리는 자체 인프라로 학습 중 수백만 개의 샌드박스를 실행했습니다.
성능과 속도
JetBrains는 같은 평가 조건에서 Mellum2.1을 Mellum2, Qwen3.5-9B, Gemma 4 E4B와 비교했습니다. 가장 큰 향상은 에이전트형 코딩이었고, 코딩, 경쟁 프로그래밍, 수학, 도구 호출, 일반 지식도 좋아졌습니다. 정확한 수치는 블로그 그래프에 있으며 회사 자체 결과입니다.
속도 면에서:
- 고부하에서 비교군 중 가장 빨랐고, Qwen3.5-9B의 거의 두 배 토큰을 처리했습니다.
- 단일 요청에서는 멀티 토큰 예측(MTP) 덕분에 약 1.6배 빠릅니다.
용도
- 에이전트 시스템 안의 빠른 서브 에이전트: 실패한 테스트의 원인 찾기, 수정안 작성과 확인
- 일상 질문과 수학·추론 문제를 다루는 범용 어시스턴트
- 프라이빗 배포: 로컬이나 자체 인프라에서 실행해 코드와 데이터를 통제
가중치는 Hugging Face에 있습니다. JetBrains는 llama.cpp, Ollama, LM Studio용 GGUF 빌드와 vLLM용 MTP 헤드를 "곧" 내놓겠다고 했고, 회사의 Hugging Face 페이지에는 이미 GGUF 저장소가 보입니다.
왜 중요한가
작고 빠른 모델은 에이전트의 "일꾼"이 되고 있습니다. 큰 모델이 계획하고 여러 작은 모델이 병렬로 작업을 수행합니다. 활성 25억의 Mellum2.1은 일반 GPU에 들어가 비용과 지연을 줄이며, 코드를 회사 밖으로 보내지 않습니다.
기업을 위한 조언
- 최첨단 모델의 대체재가 아니라, 범위가 분명한 작업(테스트, 작은 수정)에서 서브 에이전트로 시험하세요.
- 자사 저장소에서 비교하세요: 벤더 벤치마크가 여러분의 코드를 반영한다는 보장은 없습니다.
- 네트워크 밖으로 나갈 수 없는 민감한 코드에 적합합니다.
출처
- JetBrains 블로그(2026.10.8): 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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