Poolside julkaisee Laguna S 2.1 -mallin – avoimen painoarvon malli agenttipohjaiseen ohjelmointiin, joka ylittää painoluokkansa SWE-Bench Multilingual -testissä

Poolside julkaisi Laguna S 2.1 -mallin, jossa on 11,8 miljardia parametria ja 8 miljardia aktiivista parametria tokenia kohden. Se on suunniteltu agenttipohjaiseen ohjelmointiin. Se perustuu Mixture-of-Experts (MoE) -arkkitehtuuriin, tukee enintään 1 miljoonan tokenin kontekstia ja voi toimia yhdellä NVIDIA DGX Spark -laitteella. Laguna S 2.1 on ensimmäisellä sijalla avoimien mallien joukossa, joiden koko tunnetaan, Terminal-Bench 2.1 (70,2 %) ja SWE-Bench Multilingual (78,5 %) -testeissä, ja se päihittää monet suuremmat kilpailijat.

Poolside DeepSeek NVIDIA Tencent Moonshot AI Alibaba/Qwen Anthropic