Poolside выпускает Laguna S 2.1 — открытую весовую модель для агентного кодирования, показывающую результаты выше своего весового класса в SWE-Bench Multilingual
Poolside
DeepSeek
NVIDIA
Tencent
Moonshot AI
Alibaba/Qwen
Anthropic
Компания Poolside представила Laguna S 2.1 — open-weight модель с 118 миллиардами параметров и 8 миллиардами активных на токен, предназначенную для агентного кодирования. Модель с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE) поддерживает контекст до 1 миллиона токенов и может работать на одном NVIDIA DGX Spark. Laguna S 2.1 занимает первое место среди открытых моделей с известным размером по показателям Terminal-Bench 2.1 (70,2%) и SWE-Bench Multilingual (78,5%), превосходя многих более крупных конкурентов.
Poolside выпустил Laguna S 2.1 — open-weight модель для агентного кодирования с 118 миллиардами параметров, из которых около 8 миллиардов активируются на каждый токен благодаря архитектуре Mixture-of-Experts (MoE). Модель поддерживает контекст до 1 миллиона токенов как в режиме размышления, так и без него. Веса доступны на Hugging Face под лицензией OpenMDW-1.1, а размер модели позволяет
Показать ещё ↓
- Сокращения
- MoE = Mixture of Experts — смесь экспертов
- BF16 = Brain Floating Point 16 — 16-разрядное число с плавающей точкой формата bfloat16
- FP8 = Floating Point 8 — 8-разрядное число с плавающей точкой
- INT4 = Integer 4-bit — 4-битное целочисленное представление
- NVFP4 = NVIDIA Floating Point 4 — 4-разрядное число с плавающей точкой от NVIDIA
- GGUF = GPT-Generated Unified Format — унифицированный формат для моделей на основе GGML
- MLX = Machine Learning eXchange — фреймворк машинного обучения для Apple Silicon
Источник: MarkTechPost —
оригинал