Poolside rilascia il modello open source Laguna S 2.1 con 118 miliardi di parametri, supera DeepSeek nei test interni

Poolside ha rilasciato il modello di codice MoE open source Laguna S 2.1, con un totale di 118 miliardi di parametri, attivando 8 miliardi per volta e supportando un contesto di 1 milione di token. Dopo la quantizzazione, può essere eseguito su una singola NVIDIA DGX Spark. Nei test interni, Laguna S 2.1 ha ottenuto un punteggio del 70,2% nel Terminal-Bench 2.1, superando il DeepSeek-V4-Pro-Max, che ha un totale di 1,6 trilioni di parametri e 49 miliardi di parametri attivati, con un punteggio del 64,0%. Ha anche ottenuto risultati migliori nei benchmark SWE-Bench Multilingual, SWE-Bench Pro e DeepSWE. Tuttavia, Laguna S 2.1 è ancora inferiore a Kimi K3, che ha un totale di 2,8 trilioni di parametri e 50 miliardi di parametri attivati, ottenendo un punteggio dell'88,3% nel Terminal-Bench 2.1 e un punteggio del 69% in DeepSWE. Laguna S 2.1 ha rispettivamente punteggi del 70,2% e del 40,4%. I punteggi non sono stati misurati nelle stesse condizioni; Poolside utilizza un proprio framework Agent, mentre i concorrenti si basano sui punteggi pubblici più alti. La caratteristica di Laguna S 2.1 è la capacità di programmazione a lungo termine in esecuzione locale con meno parametri attivati.

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