JetBrains, kodlama ajanları için açık model Mellum2.1'i yayımladı

JetBrains, 8 Ekim 2026'da Mellum2.1 adlı yapay zeka modelini yayımladı. Model, şirketin haziran ayında açık kaynak olarak paylaştığı Mellum2'nin yeni sürümü ve kodlama ajanları için hazırlandı. Kodlama ajanı, bir yazılım projesinin içinde dosyaları kendi başına inceleyen, kodu düzenleyen ve yaptığı değişikliği kontrol eden yapay zeka aracı demek. Mellum2.1 Apache 2.0 lisansıyla yayımlandı; modelin eğitilmiş dosyaları herkesin indirmesine açık, bu sayede kurumlar modeli kendi bilgisayarlarında ya da sunucularında çalıştırabiliyor.

JetBrains'in duyurusundaki bilgilere göre Mellum2.1, kodlama ajanlarının yanında büyük bir ajanın planındaki parçaları hızla üstlenen yardımcı ajanlar (sub-agent) için düşünüldü. Şirket örnek olarak başarısız bir testin asıl nedenini bulmayı, ardından bir düzeltme taslağı yazıp kontrol etmeyi veriyor. Model günlük sorularda ve adım adım çözüm isteyen matematik ve akıl yürütme problemlerinde genel bir yardımcı olarak da kullanılabiliyor. JetBrains, kodun ve verinin tamamen kullanıcının denetiminde kalması gereken durumlar için modelin yerel kurulumunu öne çıkarıyor.

Mimari aynı kaldı, eğitim pekiştirmeli öğrenmeye kaydı

Mellum2.1'in yapısı Mellum2 ile aynı: toplam 12 milyar parametreli bir uzman karışımı (mixture-of-experts, MoE) modeli. Bu yapıda model çok sayıda küçük alt ağdan, yani "uzmandan" oluşuyor ve her kelime parçası için bunların yalnızca bir kısmı çalışıyor. Model kartına göre Mellum2.1'de 64 uzmandan 8'i devreye giriyor ve her adımda yaklaşık 2,5 milyar parametre kullanılıyor; bu da modeli boyutuna göre hızlı kılıyor. Bağlam penceresi, yani modelin bir seferde okuyabildiği metin miktarı, 131.072 token. Mellum2.1 "düşünen" bir model: yanıtı vermeden önce akıl yürütme adımlarını ayrı bir bölümde yazıyor.

Şirkete göre bu sürümdeki emeğin neredeyse tamamı ön eğitimden sonraki aşamaya, özellikle pekiştirmeli öğrenmeye (RL) gitti. RL, Mellum2'de kısa bir son aşamayken bu kez eğitimin ana bölümü oldu. Matematik, yarışma programcılığı, bilim, araç kullanımı ve yazılım mühendisliği alanlarında açık veri setleri ile JetBrains'in kendi hazırladığı görevler birleştirildi; bozuk testler, doğrulanamayan cevaplar ve fazla kolay ya da çözülemeyen görevler eğitimden önce ayıklandı. Yazılım mühendisliği tarafında model, komut satırı ve dosya düzenleme araçları bulunan gerçek kod depolarında çalışarak eğitildi ve testler geçtiğinde ödüllendirildi. Duyuruya göre eğitim boyunca binlerce ortamda milyonlarca yalıtılmış deneme çalıştırıldı.

Şirketin karşılaştırmaları ve hız ölçümleri

JetBrains, Mellum2.1'i Mellum2 ile ve benzer sınıftaki iki açık model olan Qwen3.5-9B ve Gemma 4 E4B ile aynı değerlendirme düzeneğinde karşılaştırdı. Şirkete göre en büyük ilerleme ajan tabanlı kodlamada görülüyor: model kartındaki tabloda SWE-bench Verified testinde Mellum2.1 yüzde 47, Mellum2 ise yüzde 2 sonuç alıyor. Aynı testte Qwen3.5-9B yüzde 50 ile önde. Kodlama testi LiveCodeBench v6'da tablodaki en yüksek sonuç Mellum2.1'e ait; bazı matematik, bilgi ve ajan testlerinde ise Qwen3.5-9B daha yüksek puan alıyor.

Mimari değişmediği için Mellum2.1, Mellum2 kadar hızlı çalışıyor. JetBrains'in ölçümüne göre yoğun yük altında gruptaki en hızlı model Mellum2.1 ve Qwen3.5-9B'nin neredeyse iki katı token üretiyor. Şirket, çoklu token tahmini (MTP) özelliğinin tek bir istekte modeli yaklaşık 1,6 kat hızlandırdığını belirtiyor; vLLM'de bu hızlandırma için gereken MTP parçasının ise yakında yayımlanacağı bildiriliyor.

Yerelde çalıştırma seçenekleri

Model, Hugging Face'te JetBrains/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking adıyla yer alıyor. Model kartında vLLM ile sunucu olarak çalıştırma komutları bulunuyor; araç çağırma özelliğini kullanmak isteyenler için ayrı bir komut da veriliyor. Ayrı bir depoda llama.cpp, Ollama ve LM Studio gibi araçlarla kullanılabilen GGUF dosyaları paylaşıldı. Bu dosyalar farklı sıkıştırma seviyelerinde geliyor; JetBrains'in önerdiği 4 bitlik Q4_K_M dosyası yaklaşık 8 GB. Ollama kullananlar modeli tek komutla başlatabiliyor: ollama run hf.co/JetBrains/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF:Q4_K_M. Blog yazısında GGUF sürümlerinin yakında geleceği yazıyor; Hugging Face'teki GGUF deposu ise şu anda erişilebilir durumda.

Paylaşılan tüm karşılaştırmalar JetBrains tarafından aynı düzenekle yapıldı. Model kartında dil olarak yalnızca İngilizce belirtiliyor, bu yüzden Türkçe isteklerde kullanmadan önce kendi örneklerinizle denemek iyi olur. Duyuruda modelin hangi JetBrains ürünlerinde kullanılacağına dair bir bilgi yer almıyor. Düşünen bir model olduğu için yanıtın önünde akıl yürütme metni de üretiliyor; model kartındaki örnek kod bunun için yüksek bir yanıt sınırı (81.920 token) kullanıyor. Sonuçları farklı açılardan görmek için bağımsız araştırmacıların değerlendirmelerini de takip edin.

Kaynaklar: JetBrains: Mellum2.1, kodlama ajanları için hızlı açık model, Hugging Face: Mellum2.1 Thinking model kartı, Hugging Face: Mellum2.1 Thinking GGUF.