Poolside lanza el modelo de código abierto Laguna S 2.1 con 1180 millones de parámetros, superando a DeepSeek en autoevaluación

Poolside ha lanzado el modelo de código abierto MoE Laguna S 2.1, que cuenta con un total de 1180 millones de parámetros, activando 8000 millones en cada ocasión y soportando un contexto de 1 millón de tokens. Después de la cuantificación, puede ejecutarse en una sola NVIDIA DGX Spark. En las autoevaluaciones, Laguna S 2.1 obtuvo un puntaje del 70.2% en Terminal-Bench 2.1, superando el 64.0% de DeepSeek-V4-Pro-Max, que tiene un total de 1.6 billones de parámetros y 4900 millones de parámetros activados. También mostró un mejor rendimiento en SWE-Bench Multilingual, SWE-Bench Pro y DeepSWE. Sin embargo, Laguna S 2.1 aún está por detrás de Kimi K3, que tiene un total de 2.8 billones de parámetros y 5000 millones de parámetros activados, obteniendo un puntaje del 88.3% en Terminal-Bench 2.1 y un 69% en DeepSWE. Laguna S 2.1 obtuvo puntajes de 70.2% y 40.4%. Los puntajes no se midieron en el mismo entorno; Poolside utilizó su propio marco de agentes, mientras que los competidores tomaron los puntajes más altos disponibles públicamente. La característica de Laguna S 2.1 es que logra capacidades de programación a largo plazo en una sola máquina local con menos parámetros activados.

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