Poolside выложила Laguna S 2.1 — открытую модель на 118 млрд параметров для агентного кодинга

Компания Poolside представила Laguna S 2.1 — открытую модель на 118 млрд параметров, заточенную под агентное программирование. Архитектура построена по принципу Mixture-of-Experts: на каждый токен активируется около 8 млрд параметров, но все 118 млрд держатся в памяти. Контекст — до миллиона токенов, лицензия OpenMDW-1.1, веса лежат на Hugging Face.

Характеристики

  • Параметры: 118 млрд всего, 8 млрд активных (примерно 6,8% активации);
  • архитектура: Mixture-of-Experts;
  • контекст: до 1 млн токенов;
  • обучение: меньше девяти недель;
  • железо: 4096 видеокарт NVIDIA H200, старт 22 мая 2026 года;
  • форматы весов: BF16, FP8, INT4, NVFP4, плюс конвертации в GGUF и MLX.

Результаты в тестах

  • Terminal-Bench 2.1 — 70,2% (лучший результат среди открытых моделей с раскрытым размером);
  • SWE-Bench Multilingual — 78,5% (топ среди опубликованных);
  • SWE-Bench Pro (Public) — 59,4% (на уровне систем покрупнее);
  • DeepSWE v1.1 — 40,4% (против 9,0% у DeepSeek-V4-Pro-Max).

Режим «размышлений» серьёзно поднимает планку: на Terminal-Bench результат растёт с 60,4% до 70,2%, на DeepSWE — с 16,5% до 40,4%. Но за это приходится платить токенами: в максимальном режиме размышлений трасса на DeepSWE съедает около 249 тысяч токенов вывода.

Сколько нужно памяти

Требования зависят от точности:

  • 4 бита (INT4/NVFP4) — около 59 ГБ, влезает в один DGX Spark;
  • FP8 — около 118 ГБ, один Spark или H200;
  • BF16 — около 236 ГБ, два Spark или узел дата-центра.

Из движков поддерживаются vLLM, SGLang и Ollama. Готовый хостинг есть у OpenRouter, Baseten, Kilo, Prime Intellect и ZML.

Что показали вживую

Poolside выложила три неотредактированные трассы работы модели. За 50 минут она с нуля собрала работающий браузерный движок на HTML/CSS. Оптимизировала собственный агентный обвяз Poolside, ускорив его на 5,2% и урезав потребление памяти на 71%. И самостоятельно решила задачу Эрдёша №397 на языке Perl за 68 минут.