Poolside lança modelo de 118 bilhões de parâmetros Laguna S 2.1, superando DeepSeek em autoavaliação

Poolside lançou o modelo de código aberto MoE Laguna S 2.1, com um total de 118 bilhões de parâmetros, ativando 8 bilhões a cada vez e suportando um contexto de 1 milhão de tokens, podendo ser executado em uma única máquina NVIDIA DGX Spark após quantização. Em autoavaliações, o Laguna S 2.1 obteve uma pontuação de 70,2% no Terminal-Bench 2.1, superando os 64,0% do DeepSeek-V4-Pro-Max, que possui 1,6 trilhões de parâmetros totais e 49 bilhões de parâmetros ativados. O desempenho também foi superior no SWE-Bench Multilingual, SWE-Bench Pro e DeepSWE. No entanto, o Laguna S 2.1 ainda está atrás do Kimi K3, que possui 2,8 trilhões de parâmetros totais e 50 bilhões de parâmetros ativados, alcançando 88,3% no Terminal-Bench 2.1 e 69% no DeepSWE. O Laguna S 2.1 obteve 70,2% e 40,4%, respectivamente. As pontuações não foram medidas no mesmo ambiente; a Poolside utilizou sua própria estrutura de agente, enquanto os concorrentes usaram os melhores resultados públicos. A característica do Laguna S 2.1 é que ele alcança a capacidade de programação de longo alcance em execução local com menos parâmetros ativados.

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