JetBrains, 저장소를 탐색·수정·검증하는 Mellum2.1 공개

JetBrains가 2026년 10월 8일 코딩 에이전트용 Mellum2.1을 Apache 2.0 라이선스로 공개했다. 전체 120억·활성 25억 파라미터 구조를 유지하면서 강화학습으로 저장소 작업 능력을 높였다는 설명이다. 모델은 Hugging Face에서 제공하며, GGUF 빌드와 vLLM용 MTP 헤드는 공개 예정이다.

선정 이유: 자체 인프라에서 코딩 에이전트를 구축하려는 개발자가 검토할 수 있는 공개 모델이다. 현재 제공되는 모델과 예정된 실행 형식을 구분하고, 회사가 발표한 성능 비교의 범위를 확인할 필요가 있다.

구조는 유지하고, 저장소 작업을 강화학습으로 보완

JetBrains는 2026년 10월 8일 Mellum2.1을 공개했다. 6월 공개한 Mellum2의 후속 버전으로, 전체 120억 파라미터 중 25억이 활성화되는 전문가 혼합(MoE) 구조와 Apache 2.0 라이선스를 유지했다.

이번 버전은 사후학습, 특히 강화학습에 집중했다. 회사는 수천 개 환경에서 수백만 회의 샌드박스 실행을 거쳤으며, 코드베이스 탐색부터 파일 수정과 변경 검증까지 수행할 수 있도록 개선했다고 설명했다. 수학·경쟁 프로그래밍·과학·도구 사용·소프트웨어 공학 과제를 추가하고, 깨진 테스트나 검증할 수 없는 정답이 포함된 데이터를 걸러냈다고 밝혔다.

JetBrains · Mellum2.1 Gets to Work: A Fast Open Model for Coding Agents

도입 전에 확인할 제공 범위와 성능 주장

지금 어디서 받을 수 있나?

발표 기준으로 Mellum2.1은 Hugging Face에서 제공된다. llama.cpp·Ollama·LM Studio용 GGUF 빌드와 vLLM의 추측 디코딩에 사용할 다중 토큰 예측(MTP) 헤드는 향후 제공 예정이다. 원문에는 이들 추가 배포물의 구체적인 공개일이 없다.

JetBrains · Mellum2.1 Gets to Work: A Fast Open Model for Coding Agents

코딩 성능은 얼마나 개선됐나?

JetBrains는 Mellum2·Qwen3.5-9B·Gemma 4 E4B를 동일한 평가 설정에서 비교했으며, 이전 버전 대비 가장 큰 개선이 에이전트 코딩에서 나타났다고 밝혔다. 코딩·수학·도구 호출 등에서도 개선을 보고했지만, 제공된 원문 본문에는 구체적인 평가 점수가 없다.

JetBrains · Mellum2.1 Gets to Work: A Fast Open Model for Coding Agents

속도 수치는 어떤 조건에서 나온 주장인가?

회사 측 비교에 따르면 고부하 상황에서 Mellum2.1의 토큰 처리량은 Qwen3.5-9B의 거의 2배였다. 단일 요청에서는 MTP를 사용하면 약 1.6배 빨라진다고 설명했다. 이는 JetBrains가 발표한 평가 결과이며, 제공된 본문에는 하드웨어와 세부 부하 조건이 명시돼 있지 않다.

JetBrains · Mellum2.1 Gets to Work: A Fast Open Model for Coding Agents