JetBrains Mellum

JetBrains Mellum: Локальный интеллект с интеграцией PSI

По состоянию на 13 января 2026 года Mellum утвердился как отраслевой стандарт безопасной помощи разработчикам на устройстве. Архитектура 2026 года использует дизайн Sparse Mixture-of-Experts (MoE), что позволяет сохранять возможности рассуждения модели на 12 млрд параметров, активируя лишь 2 млрд параметров для конкретных задач (например, рефакторинг Java или Kotlin), исключая термическое троттлинг на современных ноутбуках разработчиков 📑. Ключевое техническое преимущество заключается в нативной интеграции с Program Structure Interface (PSI), обеспечивающей разрешение символов на уровне компилятора, что превосходит стандартный контекст на основе токенов 📑.

Базовая архитектура и производительность в реальном времени

Mellum оптимизирован для состояния 'Flow', приоритизируя отзывчивость интерфейса и точность предсказаний.

• Переключение Sparse MoE: Динамически подменяет специализированные эксперты в зависимости от расширения файла и манифеста проекта, снижая использование VRAM на 65% по сравнению с плотными моделями на 7 млрд параметров 🧠.
• Next-Edit Suggestion (NES): Проприетарный предиктивный слой, предвосхищающий следующее логическое структурное изменение (например, добавление блока try-catch или реализацию интерфейса) до начала ввода пользователем 📑.
• Аппаратно-специфичные ядра: Оптимизированы для Neural Engine Apple M4/M5 и тензорных ядер NVIDIA RTX 50-й серии, достигая времени отклика менее 100 мс для многострочных завершений 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Слой суверенитета и соответствия требованиям

Архитектура модели является ключевым компонентом стратегии 'Air-Gapped AI' для высокорегулируемых секторов.

• Инференс без оттока данных: Инференс строго локальный; модель не требует активного интернет-соединения для предоставления структурных предложений, и пользовательский код не используется для глобального переобучения 📑.
• Шифрованное хранение весов: Веса модели (Safetensors) криптографически привязаны к лицензии IDE, предотвращая извлечение или несанкционированное дообучение 🧠.

Рекомендации по оценке

Техническим архитекторам следует уделить приоритетное внимание следующим шагам валидации:

• Глубина разрешения символов: Проверка способности Mellum предлагать приватные внутренние методы в сложных монорепозиториях для верификации эффективности заземления PSI-графа 📑.
• Тепловой профиль NPU/GPU: Измерение энергопотребления во время часовых сессий программирования на целевом оборудовании (например, MacBook Pro M4) для оценки влияния переключателя MoE на время работы от батареи 🧠.
• Метрики CAR: Анализ показателя принятия завершений (Completion Acceptance Rate) для разных языков с целью определения случаев, когда модель требует переключения на облачные модели с высоким числом параметров 📑.