观点 @vllm_project 2026-06-02

JetBrains开源Mellum2混合专家模型，128K上下文

Mellum2-12B-A2.5B-Thinking是一款仅激活2.5B参数的开源MoE模型，可处理自然语言和代码，从发布首日起即支持vLLM原生运行。

TL;DR · 观点解读

JetBrains 开源 Mellum2 MoE 模型，128K 上下文 + 2.5B 激活参数，剑指高效推理场景。vLLM 团队力推该模型，反映出开源社区对稀疏激活架构的持续看好，以及对推理成本优化的坚定押注。

深度解读

这条推文来自 vLLM Project 官方账号，而非 JetBrains 本身。vLLM 团队选择首发推荐 Mellum2，背后有清晰的技术立场和生态利益：

技术偏好：vLLM 一直专注于 PagedAttention 和 KV Cache 优化，对稀疏激活的 MoE 模型天然友好（激活参数少 = 计算密度低 = vLLM 的内存管理优势更明显）。推荐 Mellum2 就是在秀肌肉：看，我的框架跑这种模型特别爽。
生态绑定：从发布首日起即支持 vLLM 原生运行，这不是巧合，而是 JetBrains 与 vLLM 团队提前协同的结果。对于 vLLM 来说，每多一个「原生支持」的旗舰模型，都是对 TensorRT-LLM 等竞对的差异化壁垒。
社区叙事：vLLM 近年持续强化「开源推理引擎」的定位。推荐一款 SOTA 开源 MoE 模型，是在向社区传递信号：开源模型生态正在快速成熟，我们有能力让这些模型高效跑起来。

简言之，vLLM 推荐 Mellum2 = 技术认同 + 生态卡位 + 社区影响力建设。

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参考来源

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