.jpg){kind=link}
Global · IA · Programación · Modelos
JetBrains abre Mellum2.1 para agentes que editan código y comprueban sus cambios
La actualización conserva un modelo compacto y refuerza su entrenamiento dentro de repositorios.
Fecha de la fuente original:
Hecho reportado: 2026-10-08
Lo esencial
- Mellum2.1 mantiene 12.000 millones de parámetros, con 2.500 millones activos.
- El cambio central es el entrenamiento por refuerzo en repositorios.
- Los pesos usan Apache 2.0; GGUF y predicción de varios tokens seguían anunciados.
Entrenamiento para trabajar en proyectos
Mantiene la arquitectura de mezcla de expertos de Mellum2: 12.000 millones de parámetros totales y 2.500 millones activos. Según JetBrains, el cambio central es el aprendizaje por refuerzo en entornos con repositorios, herramientas de edición y pruebas.
Control local y resultados del proveedor
Puede ejecutarse en infraestructura propia para trabajar sin enviar el código a un servicio externo. El análisis de NYU Shanghai RITS advierte que los resultados comparativos son autodeclarados y dependen de las herramientas usadas en la evaluación. Las compilaciones GGUF y el módulo de predicción de varios tokens estaban anunciados para más adelante.
Datos filtrados para aprender
Los pesos están disponibles en Hugging Face bajo Apache 2.0. JetBrains añadió tareas de matemáticas, ciencia, programación y uso de herramientas, filtrando conjuntos con pruebas rotas o respuestas imposibles de verificar. El entrenamiento comprendió millones de ejecuciones aisladas en miles de entornos, según la empresa.