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

Poolside ha lanzado el modelo de código abierto MoE Laguna S 2.1, con un total de 1180 millones de parámetros, activando 80 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 490 millones de parámetros activados. También mostró un rendimiento superior en SWE-Bench Multilingual, SWE-Bench Pro y DeepSWE. Sin embargo, Laguna S 2.1 aún tiene un margen con respecto a Kimi K3, que cuenta con un total de 2.8 billones de parámetros y 500 millones de parámetros activados, logrando un puntaje del 88.3% en Terminal-Bench 2.1 y un 69% en DeepSWE. Laguna S 2.1 obtuvo un 70.2% y un 40.4% respectivamente. Los puntajes no se midieron en el mismo entorno; Poolside utilizó su propio marco de agente, mientras que los competidores tomaron los puntajes más altos públicos. 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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