أعلنت JetBrains إطلاق Mellum2.1، وهو نموذج مفتوح مخصص لوكلاء البرمجة والوكلاء الفرعيين الذين يحتاجون إلى تنفيذ مهام سريعة على أجهزة المستخدم أو بنيته التحتية الخاصة. يمثل الإصدار الجيل التالي من نموذج Mellum2 ذي 12 مليار معلمة، مع الإبقاء على بنية مزيج الخبراء نفسها التي تستخدم 2.5 مليار معلمة نشطة، وبترخيص Apache 2.0.
التحسين الرئيسي لم يأتِ من تغيير البنية، بل من مرحلة ما بعد التدريب. تقول JetBrains إنها اعتمدت بدرجة أكبر على التعلم المعزز، وشغّلت ملايين عمليات التنفيذ المعزولة عبر آلاف البيئات البرمجية، بهدف تدريب النموذج على مهام أقرب إلى العمل الفعلي داخل مستودعات الشيفرة.
من الإجابة إلى العمل داخل المستودع
كان Mellum2 سريعاً، لكنه لم يتعامل مع المستودعات البرمجية بالمستوى المطلوب، وفق JetBrains. أما Mellum2.1 فأصبح قادراً على استكشاف قاعدة الشيفرة، وتعديل الملفات، وفحص التغييرات التي يجريها. ويتيح ذلك استخدامه لتنفيذ مراحل مختلفة من خطة وكيل برمجي، مثل تحديد السبب الجذري لاختبار فاشل، ثم إعداد إصلاح والتحقق منه.
تدريب مع بيانات وبيئات أكثر صرامة
شملت مهام التدريب الجديدة الرياضيات، والبرمجة التنافسية، والعلوم، واستخدام الأدوات، وهندسة البرمجيات. ودمجت JetBrains بيانات مفتوحة مع مهام طورتها داخلياً، لكنها أشارت إلى أن البيانات المفتوحة قد تتضمن اختبارات معطلة أو إجابات غير قابلة للتحقق أو مسائل سهلة جداً أو مستحيلة؛ لذلك خضعت المصادر للفلترة قبل إدخالها في التدريب.
ركزت الشركة أيضاً على بناء بيئات تعلم معززة قادرة على تشغيل آلاف البيئات داخلياً، ما سمح بإجراء ملايين التجارب المعزولة أثناء التدريب.
تحسن في الأداء والسرعة
قارنت JetBrains Mellum2.1 بالإصدار السابق، وبنموذجي Qwen3.5-9B وGemma 4 E4B، باستخدام إعداد تقييم موحد. وكان أكبر تحسن في البرمجة الوكيلة، مع مكاسب إضافية في البرمجة، والبرمجة التنافسية، والرياضيات، واستدعاء الأدوات، والمعرفة العامة.
وبما أن مرحلة ما بعد التدريب لم تغيّر البنية، بقي النموذج بسرعة Mellum2، بينما يساهم التنبؤ متعدد الرموز (MTP) في تسريع الاستدلال. وتقول JetBrains إن النموذج، تحت الحمل المرتفع، يخدم عدداً من الرموز يقارب ضعف ما يخدمه Qwen3.5-9B، كما أن MTP يجعله أسرع بنحو 1.6 مرة في الطلب الواحد.
ما الذي يتغير عملياً؟
يمنح Mellum2.1 فرق التطوير خياراً مفتوحاً وقابلاً للتشغيل الذاتي لبناء وكلاء برمجة أو وكلاء فرعيين، مع إبقاء الشيفرة والبيانات تحت سيطرة الجهة المشغلة. لكن الأرقام الواردة تعكس اختبارات JetBrains المقارنة، ولا تتضمن في المادة تفاصيل مستقلة عن متطلبات العتاد أو حدود الأداء في المشاريع الواقعية.
النموذج متاح حالياً على Hugging Face. أما إصدارات GGUF الخاصة بـ llama.cpp وOllama وLM Studio، إلى جانب رأس MTP المستخدم في فك الترميز التخميني عبر vLLM، فمن المقرر أن تصل لاحقاً.
كيف أعددنا هذا الخبر؟
اعتمد الخبر على المصدر الأصلي الموضح أعلاه. قد نستخدم أدوات آلية للمساعدة في الاستخراج والتصنيف والصياغة،
لكن النشر يخضع لقواعد تمنع المحتوى المكرر والقصير أو الروتيني منخفض القيمة.
اقرأ سياستنا التحريرية.