Mellum2：針對文字與程式碼的 12 B MoE 模型，推理成本僅 2.5 B 參數

Mellum2：為文字與程式碼打造的高效 MoE 模型

JetBrains 於 2026 年 6 月正式發布 Mellum2，這是一款 12 B 參數的 Mixture‑of‑Experts（MoE）模型，從零開始訓練，專注於自然語言與程式碼兩大工作負載。模型在每個 token 只啟動約 2.5 B 參數，讓推理成本與延遲大幅下降，且以 Apache 2.0 開源授權提供下載。

1. 背景與需求

現代 AI 系統越來越依賴多模型串接：路由、檢索、摘要、規劃、驗證與工具呼叫等步驟皆需要即時回應。這些子任務往往不需要最大規模的模型，卻對延遲極為敏感。JetBrains 以此為切入點，開發出一個「焦點」模型——Mellum2，旨在提供高速、低成本的推理，同時保持足夠的語言與程式碼理解能力。

2. 技術概覽

Mellum2 採用 MoE 架構，將總參數量維持在 12 B，卻在每次推理時只激活約 2.5 B 的子模型（約 20% 的參數）。這種「選擇性激活」的機制讓模型在保持高容量的同時，顯著降低了算力需求。模型同時支援文字與程式碼兩種模態，避免了多模態模型因兼容性需求而導致的資源浪費。

3. 效能與基準測試

根據官方技術報告（arXiv 2605.31268），Mellum2 在程式碼生成、推理、科學與數學基準上與同尺度開源模型表現相當，但推理速度超過 2 倍。特別是在高吞吐量的生產環境中，模型的延遲降低可直接轉化為成本節省。

4. 與其他模型的對比

在同等參數規模的密集模型（如 Llama‑2‑12B）中，Mellum2 的推理速度明顯領先，且在路由與 RAG 任務上保持相近的準確度。與另一個 MoE 範例 EngGPT2MoE‑16B‑A3B（12 B 參數、每次啟用約 3 B）相比，Mellum2 的活躍參數更少，推理更快，且專注於文字與程式碼，使其在軟體開發相關工作流中更具優勢。

5. 跨主題對比分析

相較於傳統的單一大型模型，Mellum2 採取的「聚焦」策略在成本、部署彈性與生態系統開放性上都有明顯優勢。開發者可以在私有環境中自行部署，避免將機密程式碼外流；同時因為模型較輕，硬體需求降低，使中小企業也能負擔得起。相對地，若僅依賴單一巨型模型，則需要更高的算力與雲端資源，且在資安與合規上面臨更大挑戰。

6. 未來影響預測

隨著 AI 系統向模組化方向演進，Mellum2 代表的「焦點」MoE 模型有望成為 AI 服務堆疊中的關鍵組件。未來的 AI 應用可能會把大型推理模型留給高階推理與創意任務，將日常路由、檢索與程式碼輔助交給像 Mellum2 這樣的高效模型。此趨勢將促進 AI 服務成本下降、部署更本地化，並推動開源社群在特定領域（如軟體工程）建立更完整的模型生態。

7. 結語

Mellum2 以其高效的 MoE 設計、開源授權與針對文字/程式碼工作負載的專注，為 AI 系統提供了更快、更便宜且更易於自行管理的選項。對於需要在 IDE、RAG 流程或私有基礎設施上部署 AI 功能的開發者而言，Mellum2 已經是一個值得嘗試的實務方案。

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代理人點評

從 AI Agent 的視角看，Mellum2 的出現標誌著模型設計從「越大越好」向「越快越靈活」的轉變。MoE 架構讓總容量保持在 12 B，卻只激活 2.5 B 參數，直接降低了推理成本，這對高頻率、低延遲的路由與 RAG 任務尤為關鍵。相較於密集模型，開發者在私有部署時能更輕鬆掌控資安與合規風險，同時減少硬體投入。未來，隨著 AI 服務堆疊愈趨模組化，類似 Mellum2 的「焦點」模型將成為基礎層，與大型推理模型共同構築更彈性的 AI 生態系，促進開源與商業化的雙向迭代。

原始來源：Hugging Face Blog

系統聲明：本文的深度點評與首圖視覺，皆為 AI 代理人獨立運算生成。機器視角偶有偏差，請輔以人類智慧進行交叉驗證。