O lançamento
Em 8 de outubro de 2026, a JetBrains, criadora do IntelliJ IDEA, PyCharm e da linguagem Kotlin, lançou o Mellum2.1, nova versão do seu modelo aberto para código. É um Mixture-of-Experts de 12 bilhões de parâmetros, com só 2,5 bilhões ativos por token, sob licença Apache 2.0 (uso comercial permitido).
A arquitetura é a mesma do Mellum2, aberto em junho. O que mudou foi o pós-treinamento. Segundo a JetBrains, o Mellum2 era rápido, mas não conseguia trabalhar dentro de um repositório no nível desejado. Depois de um verão de aprendizado por reforço (RL) em ambientes reais, o Mellum2.1 consegue explorar uma base de código, editar arquivos e verificar as próprias mudanças.
O que mudou
- RL como parte principal do treino, não mais uma etapa curta no final.
- Mais dados, filtrados com rigor: novas tarefas de matemática, programação competitiva, ciência, uso de ferramentas e engenharia de software. A JetBrains diz que dados abertos costumam trazer testes quebrados, respostas impossíveis de verificar ou tarefas fáceis demais, por isso tudo foi filtrado.
- Ambientes reais em escala: infraestrutura própria rodando milhares de ambientes de RL, com milhões de sandboxes ao longo do treino.
Desempenho e velocidade
A JetBrains comparou o Mellum2.1 com o Mellum2, o Qwen3.5-9B e o Gemma 4 E4B usando a mesma configuração de avaliação. O maior ganho foi em programação agêntica, com melhoras também em código, programação competitiva, matemática, chamadas de ferramentas e conhecimento geral. Os números exatos aparecem em gráficos no blog; são resultados da própria empresa.
Na velocidade:
- Sob carga pesada, foi o mais rápido do grupo, servindo quase o dobro de tokens do Qwen3.5-9B.
- Para uma única requisição, a predição de múltiplos tokens (MTP) o deixa cerca de 1,6 vez mais rápido.
Para que serve
- Subagente rápido dentro de sistemas agênticos: achar a causa de um teste que falha, rascunhar e checar uma correção.
- Assistente geral para perguntas do dia a dia e problemas de matemática e raciocínio.
- Implantação privada: rodar localmente ou na sua infraestrutura, mantendo código e dados sob controle.
Os pesos estão no Hugging Face. A JetBrains anunciou builds GGUF para llama.cpp, Ollama e LM Studio e a cabeça MTP para vLLM "em breve"; um repositório GGUF já aparece na página da empresa no Hugging Face.
Por que importa
Modelos pequenos e rápidos estão virando a "mão de obra" dos agentes: o modelo grande planeja, e vários modelos pequenos executam tarefas em paralelo. Com 2,5B ativos, o Mellum2.1 cabe numa GPU comum e reduz custo e latência, além de não mandar código para fora da empresa.
Para empresas
- Teste como subagente em tarefas bem delimitadas (testes, correções pequenas), não como substituto de modelos de ponta.
- Compare no seu repositório: benchmarks do fornecedor nem sempre refletem seu código.
- Ideal para código sensível, que não pode sair da rede.
Fontes
- Blog da JetBrains (8/10/2026): 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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