Laguna S 2.1: Effizienz und offene Gewichte als westliche Antwort von poolside

Am 21. Juli 2026 hat poolside die Gewichte von Laguna S 2.1 freigegeben, eines Mixture-of-Experts-Modells für agentisches Programmieren. Die Architektur umfasst 118 Milliarden Parameter insgesamt, davon rund 8 Milliarden aktiv pro Token, und nennt ein Kontextfenster von bis zu 1 Million Token. Über Hugging Face unter der Lizenz OpenMDW-1.1 in mehreren Präzisionen verteilt, darunter BF16 und INT4-Quantisierungen, braucht das Modell in 4 Bit etwa 59 GB Speicher (bis zu 236 GB in BF16) und passt quantisiert auf einen einzelnen NVIDIA DGX Spark.

Nach den selbst berichteten Angaben des Unternehmens auf der Modellkarte erreicht Laguna S 2.1 70,2 % auf Terminal-Bench 2.1 und 59,4 % auf SWE-Bench Pro. In der von poolside erstellten Rangliste liegt das Modell damit vor Konkurrenten mit weitaus mehr Parametern wie DeepSeek-V4-Pro-Max und Nemotron 3 Ultra. Der Modus „max thinking“ hebt Terminal-Bench 2.1 von 60,4 % auf 70,2 % und DeepSWE von 16,5 % auf 40,4 %, verdoppelt aber ungefähr die Completion-Token: 249k gegenüber 99k bei DeepSWE – ein klarer Kompromiss zwischen Genauigkeit und Rechenaufwand.

Beim Zeitplan der Entwicklung bleibt einiges unklar: Die Pressemitteilung spricht von weniger als vier Wochen Training auf rund 4.000 NVIDIA-H200-GPUs, der technische Blog von insgesamt weniger als neun Wochen, vom 22. Mai bis zur Veröffentlichung. Vermutlich spiegelt die Differenz den Unterschied zwischen Vortraining und finalem Feintuning wider, doch eine ausdrückliche Aufschlüsselung liefert das Unternehmen nicht. Parallel dazu demonstrierte poolside die Fähigkeiten des Modells mit einer Wiederentdeckung der Lösung des Erdős-Problems #397, das GPT-5.2 Pro bereits zuvor gelöst hatte.

Die Veröffentlichung fällt in einen Markt, dessen Spitzenfeld bei offenen Gewichten seit über einem Jahr von chinesischen Laboren beherrscht wird. Laguna S 2.1 ist ein westlicher Versuch, in diesem Segment Boden zurückzugewinnen – eine Mission, die CEO Jason Warner so zusammenfasst: „The West needs open-weight models it can trust, run, and build on. Laguna S 2.1 is our answer“.

Die Strategie von poolside ist klar: eine lokal ausführbare Alternative in einer Phase scharfer geopolitischer Konkurrenz. Wie viel sie der Open-Source-Gemeinschaft tatsächlich bringt, hängt jedoch von den Klauseln der noch kaum erprobten Lizenz OpenMDW-1.1 ab – und von der unabhängigen Prüfung von Benchmarks, die bislang ausschließlich selbst erklärt und von externen Prüfern nicht reproduziert sind, ebenso wie die Rangliste, auf der die beanspruchte Spitzenposition beruht.

— Olya