{"id":711296,"date":"2026-06-02T00:40:29","date_gmt":"2026-06-01T23:40:29","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/?post_type=ai&#038;p=711296"},"modified":"2026-06-02T00:40:47","modified_gmt":"2026-06-01T23:40:47","slug":"mellum2-se-pasa-al-codigo-abierto-un-modelo-rapido-para-flujos-de-trabajo-de-ia","status":"publish","type":"ai","link":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/ai\/2026\/06\/mellum2-se-pasa-al-codigo-abierto-un-modelo-rapido-para-flujos-de-trabajo-de-ia\/","title":{"rendered":"Mellum2 se pasa al c\u00f3digo abierto: un modelo r\u00e1pido para flujos de trabajo de IA"},"content":{"rendered":"<p><strong>Entrenado desde cero y dise\u00f1ado para un despliegue pr\u00e1ctico, Mellum2 se ha creado para el enrutamiento, preguntas y respuestas, subagentes y el uso privado de la IA en sistemas de ingenier\u00eda de software.<\/strong><\/p>\n<p>Hoy lanzamos como c\u00f3digo abierto Mellum2, un modelo de 12 000 millones de par\u00e1metros dise\u00f1ado para resolver las partes m\u00e1s dif\u00edciles de la IA de producci\u00f3n: la latencia, el rendimiento y el coste. Creado desde cero y publicado bajo licencia Apache 2.0, <a href=\"https:\/\/www.jetbrains.com\/es-es\/mellum\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Mellum2<\/a> ofrece una alternativa de alto rendimiento y rentable para su infraestructura.<\/p>\n<p>Mellum comenz\u00f3 con la <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/ai\/2025\/04\/mellum-goes-open-source-a-purpose-built-llm-for-developers-now-on-hugging-face\/\">finalizaci\u00f3n de c\u00f3digo<\/a>; ahora lo hemos evolucionado para que procese tanto el lenguaje natural como el c\u00f3digo. Ahora es una herramienta vers\u00e1til lista para optimizar el enrutamiento, el resumen y los pasos de razonamiento intermedio en todos sus flujos de trabajo de IA modernos.<\/p>\n<p>Ya sea para experimentar, realizar un ajuste fino o desplegar a gran escala, Mellum2 est\u00e1 listo para ejecutarse en sus propios sistemas.<\/p>\n<p align=\"center\"><a class=\"jb-download-button\" href=\"https:\/\/huggingface.co\/collections\/JetBrains\/mellum-2\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><i class=\"download-icon\"><\/i>Pruebe Mellum<\/a><\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Arquitectura y rendimiento<\/h2>\n<p>Mellum2 est\u00e1 dise\u00f1ado para resolver los cuellos de botella de los sistemas a escala de producci\u00f3n gracias a su arquitectura y a un dise\u00f1o centrado y orientado a la eficiencia.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Dise\u00f1o de mezcla de expertos (MoE):<\/strong> el modelo cuenta con un total de 12 000 millones de par\u00e1metros, pero como utiliza un dise\u00f1o MoE, solo hay 2500 millones de par\u00e1metros activos por token. Esto reduce los costes de computaci\u00f3n al tiempo que permite una inferencia de alto rendimiento y baja latencia para cargas de trabajo en tiempo real.<\/li>\n<li><strong>Enfoque especializado:<\/strong> a diferencia de muchos modelos modernos, Mellum2 no es multimodal. Se entrena espec\u00edficamente con datos de lenguaje natural y de c\u00f3digo. Esta especializaci\u00f3n garantiza que el modelo destaque en entornos de ingenier\u00eda de software sin dejar de ser ligero y r\u00e1pido.<\/li>\n<\/ul>\n<div class=\"slider slider-full\">\n<div class=\"slider__slide\"><a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/DSGN-26150-1-LiveCodeBench-v6.png\"><br \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/DSGN-26150-1-LiveCodeBench-v6.png\" alt=\"\" \/><br \/><\/a><\/div>\n<div class=\"slider__slide\"><a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/DSGN-26150-2-BFCL-V4-1.png\"><br \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/DSGN-26150-2-BFCL-V4-1.png\" alt=\"\" \/><br \/><\/a><\/div>\n<div class=\"slider__slide\"><a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/DSGN-26150-3-AIME-2526-1.png\"><br \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/DSGN-26150-3-AIME-2526-1.png\" alt=\"\" \/><br \/><\/a><\/div>\n<div class=\"slider__slide\"><a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/DSGN-26150-4-GSMPlus.png\"><br \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/DSGN-26150-4-GSMPlus.png\" alt=\"\" \/><br \/><\/a><\/div>\n<div class=\"slider__slide\"><a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/DSGN-26150-5-GPQA-Diamond.png\"><br \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/DSGN-26150-5-GPQA-Diamond.png\" alt=\"\" \/><br \/><\/a><\/div>\n<div class=\"slider__slide\"><a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/DSGN-26150-6-MMLU-Redux.png\"><br \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/DSGN-26150-6-MMLU-Redux.png\" alt=\"\" \/><br \/><\/a><\/div>\n<div class=\"slider__slide\"><a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/DSGN-26150-7-JetBrains-Internal-Pairwise.png\"><br \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/DSGN-26150-7-JetBrains-Internal-Pairwise.png\" alt=\"\" \/><br \/><\/a><\/div>\n<div class=\"slider__slide\"><a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/DSGN-26150-8-MixEval-1.png\"><br \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/DSGN-26150-8-MixEval-1.png\" alt=\"\" \/><br \/><\/a><\/div>\n<div class=\"slider__slide\"><a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/DSGN-26150-9-IFEval.png\"><br \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/DSGN-26150-9-IFEval.png\" alt=\"\" \/><br \/><\/a><\/div>\n<\/div>\n<p>En nuestro <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2605.31268\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">informe t\u00e9cnico<\/a>, detallamos el desempe\u00f1o de nuestro modelo en pruebas comparativas de generaci\u00f3n de c\u00f3digo, ciencias, matem\u00e1ticas y razonamiento. Mellum2 es competitivo frente a otros modelos de tama\u00f1o similar, al tiempo que reduce el tiempo de inferencia a menos de la mitad, lo que supone una ventaja definitiva para los despliegues de nivel de producci\u00f3n.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-710603\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Blog-1280x720-1-1.png\" alt=\"\" width=\"1280\" height=\"720\" \/><\/figure>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Principales usos de Mellum2<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Enrutar y orquestar cargas de trabajo de IA:<\/strong> utilice Mellum2 para analizar las peticiones entrantes y ayudar a seleccionar el modelo o la herramienta adecuados para cada tarea.<\/li>\n<li><strong>Crear procesos RAG de baja latencia:<\/strong> recupere el contexto relevante, utilice Mellum2 para resumirlo y genere respuestas al instante.<\/li>\n<li><strong>Impulsar subagentes r\u00e1pidos en flujos de trabajo complejos:<\/strong> divida los procesos de agentes en pasos como la recopilaci\u00f3n de contexto, la planificaci\u00f3n y la validaci\u00f3n. Utilice Mellum2 para tareas r\u00e1pidas y especializadas en lugar de depender de un \u00fanico modelo de gran tama\u00f1o.<\/li>\n<li><strong>Permitir el despliegue de IA privado y local:<\/strong> ejecute Mellum2 localmente o al\u00f3jelo usted mismo para mantener el c\u00f3digo y los datos totalmente bajo su control.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">La filosof\u00eda del \u00abmodelo focal\u00bb: por qu\u00e9 los modelos enfocados escalan mejor<\/h2>\n<p>A medida que los sistemas de IA adquieren complejidad, los cuellos de botella del rendimiento se desplazan de la capacidad bruta a la latencia, el rendimiento y el coste a gran escala. No todas las tareas requieren el modelo m\u00e1s grande. Muchos pasos en los sistemas de IA modernos son repetitivos, sensibles a la latencia y de alta frecuencia. Estos pasos se benefician de un modelo r\u00e1pido y fiable que pueda enrutarse, alojarse y controlarse eficazmente.<\/p>\n<p>En JetBrains, creemos que en el futuro triunfar\u00e1n los sistemas coordinados, no los modelos \u00fanicos. Los modelos de frontera seguir\u00e1n superando los l\u00edmites, pero los productos de IA pr\u00e1cticos tambi\u00e9n requieren modelos focales: componentes r\u00e1pidos y especializados que gestionen con eficacia las tareas de alta frecuencia.<\/p>\n<p>Ese es el papel que prevemos que desempe\u00f1ar\u00e1 Mellum2 en la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de herramientas de software de IA.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Empiece a utilizar Mellum2<\/h2>\n<p>Si est\u00e1 creando sistemas de IA para ingenier\u00eda de software \u2014ya sea dentro de un IDE, en un proceso RAG, como parte de un flujo de trabajo de agentes o completamente en su propia infraestructura\u2014, nos encantar\u00eda que probara Mellum2.<\/p>\n<p>El c\u00f3digo abierto es la forma en que se crean mejores herramientas.<\/p>\n<p align=\"center\"><a class=\"jb-download-button\" href=\"https:\/\/huggingface.co\/collections\/JetBrains\/mellum-2\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><i class=\"download-icon\"><\/i>Pruebe Mellum<\/a><\/p>\n\n\n<p><em>Art\u00edculo original en ingl\u00e9s de:<\/em><\/p>\n\n\n    <div class=\"about-author \">\n        <div class=\"about-author__box\">\n            <div class=\"row\">\n                <div class=\"about-author__box-img\">\n                    <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/github_copy-e1746002997805-200x200.jpg\" width=\"200\" height=\"200\" alt=\"Anton Semenkin\" loading=\"lazy\"  class=\"avatar avatar-200 wp-user-avatar wp-user-avatar-200 photo avatar-default\">\n                <\/div>\n                <div class=\"about-author__box-text\">\n                                            <h4>Anton Semenkin<\/h4>\n                                                        <\/div>\n            <\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n\n\n    <div class=\"about-author \">\n        <div class=\"about-author__box\">\n            <div class=\"row\">\n                <div class=\"about-author__box-img\">\n                    <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/TDwPaqpy_400x400.jpg\" width=\"200\" height=\"200\" alt=\"Nikita Pavlichenko\" loading=\"lazy\"  class=\"avatar avatar-200 wp-user-avatar wp-user-avatar-200 photo avatar-default\">\n                <\/div>\n                <div class=\"about-author__box-text\">\n                                            <h4>Nikita Pavlichenko<\/h4>\n                                                        <\/div>\n            <\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n","protected":false},"author":1086,"featured_media":711324,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","categories":[89,907],"tags":[6847,8638,103],"cross-post-tag":[],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/ai\/711296"}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/ai"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/ai"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1086"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=711296"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/ai\/711296\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":711347,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/ai\/711296\/revisions\/711347"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/711324"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=711296"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=711296"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=711296"},{"taxonomy":"cross-post-tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/cross-post-tag?post=711296"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}