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JetBrains 通过合并 Qwen3.6 和 Qwen3.8 27B 模型创建了一个非官方衍生版本，以在更少的 token 生成下实现不错的性能，并针对编码任务进行了优化。
这篇文章介绍了在人工智能时代背景下的规格驱动开发，并推广了ThinkRail，这是一个由JetBrains开发的、用于Pi编码代理的免费开源图形用户界面。
JetBrains 正式推出 Junie Local，这是一个本地 AI Coding Agent，通过优化本地模型如 Qwen3.6-27B，实现离线运行，并针对速度和稳定性进行调优。
JetBrains 推出 Junie Local，这是一个完全在您的 Mac 上运行的设备端 AI 编程代理，使用 Qwen3.6 27B 模型，提供免费和私密的 AI 辅助，无需云依赖。
JetBrains Rider 2026.2 引入 WPF 热重载，允许开发人员在应用程序运行时实时编辑 XAML 文件，以查看更改而无需重新构建或重启。
Hasan Toor认为，Cursor不再是开发者的最佳选择，因为它浪费token去重建JetBrains IDE已经索引的语义模型，并建议使用一种直接读取索引的新代理。
JetBrains在Claude Code上对Caveman token压缩技能进行了基准测试，涵盖86个任务，发现实际的输出token节省约为8.5%（并非宣传的65%），且任务质量没有可检测的下降。
Marimo 宣布为 PyCharm 和 JetBrains IDE 推出一个插件，允许用户在其 Python 代码旁运行响应式笔记本，并支持自动模块重载和沙盒模式。
Kilo Code for JetBrains 是一款原生开源的编程代理，可与 JetBrains IDE 集成，支持本地和远程开发，并具有并行代理、GitHub PRs 以及访问超过500种模型的功能。
JetBrains 已将 YouTrackDB 开源，这是一个通用的面向对象图数据库，具有 O(1) 链接遍历、快照隔离、支持 TinkerPop/Gremlin 以及基于 SQL 的自定义查询语言 YQL 等特性。它已在生产环境中内部使用，并根据 Apache 2.0 许可证提供。
本文讨论了JetBrains如何悄然为开发者构建AI生态系统，包括AI Assistant、自研编码模型Mellum以及开源AI项目，这可能使其成为主要的AI赢家。
Kotlin 2.4.0 已发布，包含稳定的上下文参数、显式后备字段、改进的多平台支持（包括将 Swift 包作为依赖项），以及与 Java 26 和 Gradle 9.5.0 的兼容性。
JetBrains 推出 Mellum2，这是一款基于 12B 参数的混合专家模型，专为代码生成和推理任务优化，重点支持私有部署并集成到开发工作流中。
JetBrains 将 Mellum2 开源，这是一个快速的 12B 混合专家模型，专为软件工程中的低延迟 AI 工作流设计，遵循 Apache 2.0 许可证。
JetBrains发布了Mellum 2 12B A2.5B，这是一个专注于编码的小型MoE模型，其推理性能与Qwen 3.5 9B相当，但在其他任务上较弱。
JetBrains releases Mellum2-12B-A2.5B-Thinking, an open-source Mixture-of-Experts reasoning model with 131k context length, trained with RLVR for explicit chain-of-thought reasoning.
JetBrains launched 'Air', a new development environment specifically designed for orchestrating multiple AI coding agents in parallel to handle complex tasks simultaneously without interference.
JetBrains 是一家主要的 IDE 提供商，全球有 1500 万开发者在使用，正在通过 Junie（编码智能体）和 AI Assistant 等产品将包括 GPT-5 在内的 OpenAI 模型集成到其开发工具中，重点关注提升开发者工作流程，同时保持代码质量和工程卓越性。
JetBrains 推出了一个 AI Assistant，将 OpenAI 的 API 集成到其 IDE 中，通过生成式 AI 功能扩展公司现有的智能代码补全和检查功能，提升开发者生产力。