Poolside veröffentlicht Laguna S 2.1 und behauptet, es sei das leistungsstärkste offene Modell des Westens

Poolside hat Laguna S 2.1 veröffentlicht, ein quelloffenes Mixture-of-Experts-Modell mit 118 Milliarden Parametern für agentisches Programmieren. Mit 8 Milliarden aktiven Parametern pro Token und einem Kontextfenster von 1 Million Token erreicht es 70,2 % auf Terminal-Bench 2.1 und 59,4 % auf SWE-Bench Pro und übertrifft damit Modelle wie DeepSeek V4 Lite, NVIDIA Nemotron 3 Ultra und Thinking Machines Inkling, die 2,5- bis 8-mal größer sind, oder erzielt vergleichbare Ergebnisse. Das Unternehmen hat vollständige Benchmark-Trajektorien zur Reproduzierbarkeit veröffentlicht. Das Training dauerte weniger als vier Wochen auf 4.000 H200-GPUs, und Poolside plant alle fünf Wochen neue Veröffentlichungen. Gründer Jason Warner, ehemaliger CTO von GitHub, hat 18 Monate lang eine „Modellfabrik“ für automatisierte Experimente und Reinforcement Learning aufgebaut. Der Open-Source-Markt wird derzeit von chinesischen Modellen wie Xiaomi, Tencent, Z-AI und Moonshots Kimi K3 dominiert; letzteres erreicht 88,3 % auf Terminal-Bench 2.1 im Vergleich zu Lagunas 70,2 %. US-Politikdiskussionen könnten die amerikanische Nutzung chinesischer Open-Source-Modelle einschränken, was Poolside zugutekommen könnte.