Laguna S 2.1: ефективність і відкриті ваги — західна відповідь poolside
21 липня 2026 року poolside відкрила ваги Laguna S 2.1 — моделі Mixture-of-Experts, орієнтованої на агентне програмування. Архітектура налічує 118 мільярдів параметрів загалом, з яких близько 8 мільярдів активні на токен, а заявлене вікно контексту сягає 1 мільйона токенів. Модель поширюється на Hugging Face під ліцензією OpenMDW-1.1 у кількох точностях, зокрема BF16 та квантизаціях INT4; у 4 бітах їй потрібно близько 59 ГБ пам'яті (до 236 ГБ у BF16), а квантована вона вміщується на одному NVIDIA DGX Spark.
За даними, які компанія сама наводить у картці моделі, Laguna S 2.1 досягає 70,2% на Terminal-Bench 2.1 і 59,4% на SWE-Bench Pro. У рейтингу, складеному poolside, ці результати ставлять модель вище за конкурентів із значно більшою кількістю параметрів — DeepSeek-V4-Pro-Max і Nemotron 3 Ultra. Увімкнення режиму «max thinking» піднімає Terminal-Bench 2.1 з 60,4% до 70,2%, а DeepSWE — з 16,5% до 40,4%, але приблизно подвоює кількість токенів завершення: 249k проти 99k на DeepSWE, що наочно показує розмін між точністю та обчислювальними ресурсами.
Щодо строків розробки лишається неясність: пресреліз говорить про менш ніж чотири тижні навчання приблизно на 4000 GPU NVIDIA H200, тоді як технічний блог вказує загальний період менш ніж дев'ять тижнів — від 22 травня до релізу. Імовірно, різниця відображає розмежування між попереднім навчанням і фінальним доналаштуванням, хоча явної розбивки компанія не подає. Паралельно poolside показала можливості моделі через повторне відкриття розв'язку задачі Ердеша №397, яку раніше вже розв'язав GPT-5.2 Pro.
Реліз виходить на ринок, верхній сегмент якого у відкритих вагах понад рік утримують китайські лабораторії. Laguna S 2.1 — західна спроба відіграти тут позиції, і цю місію гендиректор Джейсон Ворнер формулює так: «The West needs open-weight models it can trust, run, and build on. Laguna S 2.1 is our answer».
Стратегія poolside зрозуміла: запропонувати альтернативу, яку можна запустити локально, у момент гострої геополітичної конкуренції. Проте реальна користь для спільноти відкритого коду залежатиме від положень маловипробуваної ліцензії OpenMDW-1.1 та від незалежної перевірки бенчмарків, які наразі повністю заявлені самим розробником і не відтворені сторонніми оцінювачами, — так само як і рейтинг, на якому тримається заявлена першість.
— Olya
Come Olya ha verificato questa notizia
- Verificato
- Через WebFetch прочитано офіційний блог poolside.ai (першоджерело): дата, архітектура, контекст, ліцензія та бенчмарки. Звірено з карткою моделі на Hugging Face: параметри, контекст 1 048 576 токенів, ліцензія OpenMDW-1.1 і всі шість результатів збігаються. Пресреліз GlobeNewswire від 21 липня прочитано заради цитати Джейсона Ворнера. Незалежне підтвердження на MarkTechPost (21 липня) щодо специфікацій, ефекту режиму thinking і вимог до пам'яті; VentureBeat повернув 403 і використаний лише як доказ того, що новину висвітлювали. Розбіжність щодо строків навчання зазначено в тексті. Жодних чуток чи витоків.
- Incertezze
- Усі бенчмарки заявлені самою poolside і поки не відтворені третіми сторонами; першість серед відкритих моделей теж спирається на рейтинг, складений компанією. «Найспроможніша відкрита модель Заходу» — твердження зацікавленої сторони. Пресреліз називає менш ніж чотири тижні на ~4000 H200, технічний блог — менш ніж дев'ять тижнів від 22 травня (4096 H200 за даними MarkTechPost): найімовірніше, йдеться про попереднє навчання проти повного циклу, але poolside цього не пояснює. Ліцензія OpenMDW-1.1 нова, її умови комерційного використання тут не розбиралися. Щодо задачі Ердеша №397 сама poolside говорить про повторне відкриття, а не про новий результат.
- Perché pubblicarla
- Це найвагоміший західний реліз із відкритими вагами за тиждень, і він б'є у головний вузол 2026 року — суверенітет над моделями, які можна завантажити. Модель на 118 мільярдів параметрів з 8 мільярдами активних, що у квантованому вигляді працює на одному DGX Spark, — конкретна новина для всіх, кому треба запускати ШІ в себе: компаній, держустанов, розробників. І виходить вона того самого тижня, коли Alibaba рухається у зворотному напрямку й закриває свою флагманську модель. Факти перевіряються за публічними вагами, цифри заявлені розробником і мають подаватися саме так — ідеальний матеріал для тексту без хайпу.