Mellum2-12B-A2.5B-Thinking vs Qwen3.5：8大基准测试数据对比与优势分析

【免费下载链接】Mellum2-12B-A2.5B-Thinking 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/JetBrains/Mellum2-12B-A2.5B-Thinking

Mellum2-12B-A2.5B-Thinking是JetBrains开发的推理增强型AI助手模型，采用混合专家（Mixture-of-Experts）架构，具备131,072 tokens的超长上下文能力，特别擅长复杂调试、多步骤规划和数学推理任务。本文将通过8大核心基准测试，全面对比Mellum2-12B-A2.5B-Thinking与Qwen3.5（4B/9B）模型的性能差异，为开发者选择合适的AI模型提供权威参考。

核心性能对比概览

Mellum2-12B-A2.5B-Thinking在多个关键评测维度展现出独特优势，尤其在代码生成、工具调用和安全合规性方面表现突出。以下是JetBrains官方发布的核心基准测试数据对比（所有数值均为百分比，HarmBench越低越好）：

1. 代码生成能力：LiveCodeBench v6

在代码生成领域，Mellum2-12B-A2.5B-Thinking以69.9%的通过率领先Qwen3.5-4B（59.4%），略高于Qwen3.5-9B（68.3%）。这一优势得益于其专为开发者优化的推理架构，能够处理复杂的代码逻辑和调试任务。

提示：Mellum2系列提供专用的Instruct模型，适合需要低延迟直接答案的场景。

2. 工具调用能力：BFCL v4

在工具调用评测中，Mellum2-Thinking以45.6%的准确率显著优于Qwen3.5的两个版本（42.9%/42.7%）。该模型支持自动工具选择功能，可通过vLLM部署启用：

# 启用工具调用的部署命令
vllm serve JetBrains/Mellum2-12B-A2.5B-Thinking \
  --max-model-len 131072 \
  --reasoning-parser qwen3 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --tool-call-parser hermes

3. 数学推理能力：GSM-Plus与AIME

Mellum2-Thinking在GSM-Plus测试中获得87.0%的准确率，虽然略低于Qwen3.5（89.3%/90.7%），但在更具挑战性的AIME数学竞赛中展现出独特优势——通过其特有的</think>...</think>推理块机制，能够处理多步骤数学问题，尤其适合需要详细推导过程的场景。

4. 对话能力：JetBrains pairwise测试

在与Qwen2.5-7B-Instruct的直接对比中，Mellum2-Thinking以69.5%的胜率大幅领先Qwen3.5-4B（40.5%）和Qwen3.5-9B（56.7%），证明其在复杂对话场景中的卓越表现。该模型的131,072 tokens超长上下文能力，使其能够处理长对话历史和复杂指令。

5. 安全合规性：XSTest与HarmBench

安全评测呈现两极分化：Mellum2-Thinking在XSTest安全合规性测试中获得89.6%的分数，虽低于Qwen3.5（96.8%/97.6%），但在HarmBench有害内容生成测试中（20.6%）显著优于Ministral 3（70.0%），表明其在安全性与可用性之间取得了平衡。

模型部署与快速开始

环境要求

• Python 3.8+
• vLLM 0.4.0+
• Transformers 4.36.0+

快速部署命令

# 基础部署（无工具调用）
vllm serve JetBrains/Mellum2-12B-A2.5B-Thinking \
  --max-model-len 131072 \
  --reasoning-parser qwen3

Python API调用示例

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

messages = [
    {"role": "user", "content": "Is 1024 a power of 2? Explain your reasoning."},
]

chat_response = client.chat.completions.create(
    model="JetBrains/Mellum2-12B-A2.5B-Thinking",
    messages=messages,
    max_tokens=81920,
    temperature=0.6,
    top_p=0.95
)
print("Chat response:", chat_response)

结论：如何选择适合你的模型？

• 优先选择Mellum2-Thinking：如果你需要处理复杂代码调试、多步骤推理任务，或需要超长上下文支持。
• 考虑Qwen3.5-9B：如果你的应用更注重知识问答和安全合规性，且可以接受较高的计算资源需求。
• 选择Qwen3.5-4B：若你需要在资源受限环境中部署，且对性能要求不高。

所有测试数据均来自JetBrains官方发布，完整技术细节可参考Mellum2 Technical Report。模型开源协议为Apache 2.0，可免费用于商业和非商业用途。

要开始使用Mellum2-12B-A2.5B-Thinking，请克隆仓库：

git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/JetBrains/Mellum2-12B-A2.5B-Thinking

【免费下载链接】Mellum2-12B-A2.5B-Thinking 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/JetBrains/Mellum2-12B-A2.5B-Thinking