Poolside ha lanzado Laguna S 2.1, un modelo de peso abierto con parámetros 118B creado para codificación agente. Es un modelo de Mezcla de Expertos (MoE) con 8B de parámetros activados por token. Admite una ventana de contexto de hasta 1 millón de tokens tanto en modo de pensamiento como de no pensamiento. Los pesos están en Hugging Face bajo una licencia OpenMDW-1.1 y el modelo es lo suficientemente pequeño como para ejecutarse en una sola NVIDIA DGX Spark.
En los puntos de referencia de codificación a largo plazo, Laguna S 2.1 se mantiene firme frente a modelos varias veces su tamaño, incluidos DeepSeek-V4-Pro-Max, Nemotron 3 Ultra de NVIDIA y Inkling de Thinking Machines. Laguna S 2.1 es una ampliación de la familia Laguna XS, entrenada con los mismos datos previos al entrenamiento que XS 2.1.
¿Qué es Laguna S 2.1?
El modelo activa aproximadamente el 6,8% de sus parámetros en cualquier token determinado. Todos los parámetros de 118B permanecen residentes en la memoria, pero solo ~8B se enrutan a través de la red por paso. Esa escasez es la razón por la que un modelo de tamaño mediano puede comportarse como uno más grande sin dejar de ser económico.
El equipo de Poolside publica pesos en BF16, FP8, INT4 y NVFP4, junto con conversiones oficiales de GGUF y MLX y modelos preliminares de DFlash. Pasó desde el inicio del entrenamiento hasta el lanzamiento en menos de nueve semanas. La capacitación previa comenzó el 22 de mayo de 2026 en 4096 GPU NVIDIA H200. Es el primer modelo Poolside en el que el aprendizaje por refuerzo se ejecuta con precisión del 8PM.