JetBrains「Mellum 2.1」公開、自前GPUで動く12BのコーディングAI

開発ツール大手のJetBrainsは、コーディングエージェント向けのオープンモデル「Mellum 2.1」をApache-2.0ライセンスで公開しました。12BのMoEでありながら、1トークンあたり2.5Bだけを動かす設計です。

何が発表されたのか

Mellum 2.1は12Bのパラメータを持ち、64の専門家のうち8つだけを1トークンごとに使います。文脈長は131,072トークン。アーキテクチャは前世代のMellum 2と同一で、変化したのは学習の後半部分です。JetBrainsによると、実際のリポジトリ内でシェルとファイル編集ツールを使わせ、テストが通ったときに報酬を与える強化学習を大規模に回した結果、SWE-bench Verifiedのスコアは2.0から47.0へ伸びたとされています。

どこで効くのか

Mellum 2.1は、エージェントの「本体」を置き換えるモデルではなく、その周辺にある小さな処理を担う位置づけです。ファイルを読む、差分を要約する、失敗したテストの原因を探す、コミットメッセージを書く——こうした呼び出しは回数が多く、毎回大きなクラウドモデルへ投げると費用と待ち時間がかさみます。Apache-2.0なので自社サーバーへ置け、社内コードで追加学習もできます。

数字の読み方に注意

47.0という値はJetBrains自身の計測で、第三者による追試はまだありません。同じ12B級のMistral系やHugging Face上の他モデルと比べる際は、条件をそろえて比較する必要があります。GitHub Copilotのようなクラウド型と組み合わせ、計画は大型モデル、定型的な作業はローカル、という二段構えが現実的です。

編集部の見解

ソースコードを外部APIへ出せない企業にとって、自前GPUで動かせる実用水準のコーディングモデルが増えることは採用判断の幅を広げます。Mellum 2.1はOllamaやllama.cppでも動くため、PoC（概念実証）の敷居は低めです。ただし失敗率は依然として高く、生成した差分をそのまま取り込まず、レビューを前提に運用することが前提条件になります。

my-best.ai 編集部

出典：Hugging Face Blog「JetBrains/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking」（2026年10月8日）