Poolside випустила відкриту модель з 1180 мільярдами параметрів Laguna S 2.1, яка перевершила DeepSeek у самостійних тестах

Poolside випустила відкриту модель коду MoE Laguna S 2.1 з загальною кількістю параметрів 1180 мільярдів, з активацією 80 мільярдів за раз, яка підтримує контекст до 1 мільйона токенів і може працювати на одному NVIDIA DGX Spark після квантизації. У самостійних тестах Laguna S 2.1 набрала 70.2% у Terminal-Bench 2.1, що вище, ніж 64.0% у DeepSeek-V4-Pro-Max з загальною кількістю параметрів 1.6 трильйона та 490 мільярдами активованих параметрів. Вона також показала кращі результати в SWE-Bench Multilingual, SWE-Bench Pro та DeepSWE. Проте Laguna S 2.1 все ще відстає від Kimi K3, яка має загальну кількість параметрів 2.8 трильйона та 500 мільярдів активованих параметрів, набравши 88.3% у Terminal-Bench 2.1 та 69% у DeepSWE. Laguna S 2.1 показала 70.2% та 40.4% відповідно. Оцінки не були повторно перевірені в однакових умовах; Poolside використовує власну агентську платформу, тоді як конкуренти беруть публічні найвищі результати. Особливістю Laguna S 2.1 є те, що вона досягає довгострокових програмних можливостей на локальному комп'ютері з меншою кількістю активованих параметрів.