Poolside выпустила Laguna S 2.1 — бесплатную открытую модель для кодинга, которая бросает вызов китайским гигантам
Стартап Poolside, основанный бывшим CTO GitHub Джейсоном Уорнером, представил Laguna S 2.1 — открытую модель для агентного кодинга с 118 млрд параметров и всего 8 млрд активных на токен. Она создана как прямой ответ доминированию китайских открытых моделей вроде DeepSeek и Qwen. Laguna S 2.1 - здесь
Что такое Laguna S 2.1?
Laguna S 2.1 — это открытая модель класса Mixture-of-Experts (MoE), созданная для длительных агентных задач в разработке ПО. Её ключевая особенность — эффективность: при 118 млрд общих параметров активируется лишь 8 млрд на каждый токен. Это позволяет модели работать на обычном десктопе — одной NVIDIA DGX Spark.
Ключевые характеристики:
- Архитектура: MoE, 118B общих / 8B активных параметров
- Контекстное окно: до 1 млн токенов
- Режимы работы: Thinking и No-Thinking
- Лицензия: OpenMDW-1.1 от Linux Foundation
- Скорость разработки: менее 9 недель от начала обучения до релиза
Как заявляют в Poolside, это «самая способная открытая модель в своём весовом классе».
Производительность: бьёт выше своего веса
На бенчмарках агентного кодинга Laguna S 2.1 показывает результаты, сравнимые с моделями в 2–8 раз больше:
Бенчмарк Laguna S 2.1 (118B-A8B) VS DeepSeek-V4-Pro-Max (1.6T-A49B)
- Terminal-Bench 2.1: Laguna - 70.2%. Deepseek - 64.0%
- SWE-Bench Multilingual: Laguna - 78.5%. Deepseek - 76.2%
- SWE-Bench Pro: Laguna - 59.4%. DeepSeek -55.4%
- DeepSWE: Laguna -40.4%. Deepseek - 9.0%
- Toolathlon Verified: Laguna - 49.7%. Deepseek - 55.9%
Таблица составлена по данным Poolside
Модель обходит DeepSeek-V4-Pro-Max на Terminal-Bench, SWE-Bench Multilingual и DeepSWE, но уступает на Toolathlon Verified. При этом она всё ещё отстаёт от закрытых систем OpenAI и Anthropic.
Открытость как стратегия
Модель доступна - здесь
Poolside позиционирует Laguna S 2.1 как «западный ответ китайскому доминированию» в сегменте открытых моделей. За 11 месяцев до этого релиза ни одна западная лаборатория не выпускала открытую модель в классе 118B.
Это стратегический ход для привлечения государственных структур, оборонных и регулируемых организаций, которые не могут отправлять код в закрытые API.
Как создавалась модель
Laguna S 2.1 построена на внутренней платформе Model Factory, автоматизирующей поиск архитектур и обучение с подкреплением на основе выполнения кода. Обучение заняло менее 4 недель на 4000 NVIDIA H200 GPU. Меньшая модель Laguna XS (33B) вышла за три недели до этого, и компания планирует выпускать новые модели примерно каждые пять недель.
Итог
Laguna S 2.1 — это не просто модель, а заявка на лидерство в гонке открытого ИИ. Она доказывает, что западные лаборатории могут создавать конкурентоспособные открытые модели, не уступая китайским гигантам.
Ключевые выводы:
· Открытая модель с 118B/8B параметров
· Работает на десктопе (NVIDIA DGX Spark)
· Обгоняет DeepSeek-V4-Pro-Max на нескольких бенчмарках
· Коммерческая лицензия OpenMDW-1.1
· Доступна на Hugging Face и через API
Laguna S 2.1 - здесь