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一位用户询问 JetBrains 最近在 Hugging Face 上出现的 Mellum2 模型是否值得一试，希望获得社区对该版本的反馈。
Qwen3.8-27B 的社区微调版本（Coder390-EfficientThink）正式发布，基于 390 万行代码完成 SFT + RLOO + MTP 后训练，并从前沿模型中蒸馏知识，LiveCodeBench 提升至 90，同时推理 token 消耗减少约 44-53%。Apache-2.0 协议的 GGUF 构建可借助 llama.cpp 或 SGLang 配合 DFlash2 投机解码，在 24GB 显卡上本地运行。
JetBrains 在 Hugging Face 上发布了 Mellum2.1 系列模型，包括 Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking 模型（文本生成任务，MoE 架构，2.5B 激活参数），以及 GGUF 量化版本。
阶跃智能正在免费发放token，但用户分析其目的是收集代码训练自家模型，且目前质量一般、条款不友好。
本文介绍了 LoopCoder-v2，一个 7B 代码模型，该模型从单次重新思考循环中获益最大；额外的循环会降低性能，挑战了‘更多测试时计算总是有帮助’的假设。
Moonshot AI 发布了 Kimi K2.7 Code，这是一个专注于编码和智能体任务的 1T 参数混合专家模型，具有改进的 token 效率，并在与 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.8 的对比中取得了强劲的基准测试结果。