Poolside представила Laguna S 2.1 — открытую агентную модель для кодинга с впечатляющими результатами на SWE-Bench Multilingual

Poolside выпустила Laguna S 2.1 — открытую агентную модель для кодирования, построенную по архитектуре Mixture-of-Experts (MoE). При общем объёме в 118 миллиардов параметров, на каждый токен активируется лишь около 8B, что обеспечивает эффективность инференса. Модель поддерживает контекст до 1 миллиона токенов и может работать как с режимом размышления (thinking), так и без него. Веса доступны на Hugging Face под лицензией OpenMDW-1.1. На бенчмарке SWE-Bench Multilingual модель набрала 78,5%, что является лучшим результатом среди открытых моделей с опубликованным размером, опередив Tencent Hy3 (75,8%) и Qwen 3.7 Max (78,3%). На Terminal-Bench 2.1 результат с включённым thinking составил 70,2%, что также ставит модель на первое место в своей категории. Режим max thinking даёт значительный прирост: на Terminal-Bench 2.1 с 60,4% до 70,2%, а на DeepSWE — с 16,5% до 40,4%, однако ценой увеличения числа генерируемых токенов (например, на DeepSWE около 249K вместо 99K). В демонстрационных сценариях модель самостоятельно создала работающий HTML/CSS браузерный движок за 50 минут без вмешательства человека, оптимизировала собственный агентский фреймворк (ускорение на 5,2% и снижение выделения памяти на 71%), а также переоткрыла решение нерешённой задачи Эрдёша №397 на Perl за 68 минут. Для развёртывания: в 4-битном формате (NVFP4 или INT4) модель занимает около 59 ГБ и помещается на один DGX Spark с 128 ГБ унифицированной памяти; в FP8 — около 118 ГБ (один Spark или H200); в BF16 — 236 ГБ (требуется два Spark или мульти-GPU узел). Обучение заняло менее девяти недель на 4096 NVIDIA H200 GPU, начиная с 22 мая 2026 года. Это третья модель Poolside за три месяца. Доступ к модели предоставляется через OpenRouter (бесплатно до 256K контекста, платно до 1M по цене $0.10/$0.20/$0.01 на миллион входных/выходных/кэш-токенов), а также через Baseten, Kilo, Prime Intellect Prime Lab и ZML.