O Junie Local, agente da JetBrains baseado em inteligência artificial para auxiliar na programação, está disponível desde o primeiro dia na plataforma NVIDIA RTX Spark, enquanto o suporte no Windows para placas RTX com pelo menos 24 gigabytes de memória de vídeo passou para uma fase estável. Isso permite executar o agente localmente para ler o código, modificar arquivos e executar testes sem que o código saia do dispositivo.
A RTX Spark utiliza uma unidade de processamento gráfico baseada na arquitetura Blackwell junto a um processador Grace, com o objetivo de executar modelos locais maiores em notebooks finos e desktops compactos. De acordo com os testes iniciais da JetBrains na plataforma, o Junie Local atingiu uma velocidade de geração de 55 tokens por segundo, enquanto o trabalho em melhorias adicionais para a inferência continua.
O que muda na prática?
O Junie Local ajusta automaticamente o tamanho da janela de contexto à memória disponível na unidade de processamento gráfico. Quanto maior a memória, maior a quantidade de código, saídas das ferramentas e histórico da conversa que o agente consegue manter durante a tarefa. Ele também aproveita os núcleos Tensor da Blackwell para executar cálculos FP8 com eficiência e utiliza decodificação especulativa para gerar vários tokens previamente e depois verificá-los em conjunto.
Segundo a JetBrains, a experiência local não inclui cobranças por tokens nem cotas de uso, e não exige assinatura, criação de conta ou cartão de pagamento. No entanto, o desempenho e a capacidade de manter um contexto longo continuam ligados à memória de hardware disponível.
Suporte ao Windows e requisitos
Quando foi lançado em agosto, o Junie Local exigia um computador Mac equipado com um chip M5 e 64 gigabytes de memória. Em setembro, a JetBrains lançou suporte experimental para placas NVIDIA RTX com 24 gigabytes de VRAM, antes de anunciar agora sua estabilidade.
Atualmente, o programa funciona em dispositivos NVIDIA RTX Spark com Windows on Arm e em computadores Windows x64 equipados com placas RTX da arquitetura Ampere ou mais recente e pelo menos 24 gigabytes de memória de vídeo, como a RTX 3090, a RTX 4090 e a RTX 5090 com 32 gigabytes. Sua execução também exige um driver NVIDIA versão 581 ou mais recente e cerca de 20 gigabytes de espaço de armazenamento livre.
Modelos e modo de uso
A ferramenta de instalação reconstrói automaticamente a configuração do dispositivo, verifica a unidade de processamento gráfico e o driver e, em seguida, instala o mecanismo de inferência otimizado, o modelo e a integração do Junie. O usuário pode escolher entre Qwen3.6-27B e Qwen3.8-3.6-27B-blend, um modelo combinado que, segundo a JetBrains, reúne grande parte das capacidades de programação do Qwen3.8 com uma inferência mais curta que a do Qwen3.6.
Para iniciar a instalação no Windows, a JetBrains disponibiliza um comando via PowerShell. Depois de iniciar o Junie, é possível usar o comando /model para escolher o modelo. O programa então baixa os componentes necessários, inicia o mecanismo local e transfere a sessão para ele.
Limitações e próximos passos
O suporte local não significa que todas as placas ou modelos oferecerão a mesma experiência; o tamanho do contexto e a velocidade de geração dependem da memória e do hardware. Além disso, o número de 55 tokens por segundo representa uma linha de base inicial, não um padrão definitivo de desempenho. A JetBrains afirma que está trabalhando na adição de outros modelos, na melhoria do desempenho de programação e na redução do tempo e da memória necessários para concluir as tarefas, além de explorar formatos de modelos mais eficientes e aprimorar a decodificação especulativa na RTX Spark.