Poolside publie le modèle open source Laguna S 2.1 avec 1180 milliards de paramètres, surpassant DeepSeek dans les tests internes

Poolside a publié le modèle de code MoE open source Laguna S 2.1, avec un total de 1180 milliards de paramètres, 80 milliards activés à chaque fois, et prenant en charge un contexte de 1 million de tokens. Après quantification, il peut fonctionner sur un NVIDIA DGX Spark. Dans les tests internes, Laguna S 2.1 a obtenu un score de 70,2 % dans le Terminal-Bench 2.1, surpassant les 64,0 % de DeepSeek-V4-Pro-Max, qui a un total de 1,6 trillion de paramètres et 49 milliards de paramètres activés. Il a également obtenu de meilleurs résultats dans SWE-Bench Multilingual, SWE-Bench Pro et DeepSWE. Cependant, Laguna S 2.1 reste en deçà de Kimi K3, qui a un total de 2,8 trillions de paramètres et 50 milliards de paramètres activés, avec un score de 88,3 % dans le Terminal-Bench 2.1 et 69 % dans DeepSWE. Laguna S 2.1 a respectivement obtenu 70,2 % et 40,4 %. Les scores n'ont pas été mesurés dans le même environnement, Poolside utilisant son propre cadre d'agent, tandis que les concurrents prennent les meilleurs résultats publics. La caractéristique de Laguna S 2.1 est qu'il réalise des capacités de programmation à long terme sur une seule machine avec moins de paramètres activés.

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