Laguna S 2.1
Компактная открытая модель для длинных цепочек кодинга и автономных задач
Представьте задачу: с нуля собрать движок рендеринга HTML и CSS внутри пустого каталога, не имея «глаз», а затем запустить браузер без графического интерфейса и сличить пиксели на холсте. Laguna S 2.1 от команды Poolside проделала это за пятьдесят минут и 181 шаг без подсказок человека. Архитектура Mixture-of-Experts объединяет 118 миллиардов общих параметров, но активирует лишь 8 миллиардов на токен. Благодаря такой легкости модель помещается на локальных машинах, при этом удерживая контекст до 1 миллиона токенов как в режиме рассуждений, так и без него.
Что умеет
- Работать автономно через терминал. В бенчмарке Terminal-Bench 2.1 модель набирает 70,2% в режиме размышлений, конкурируя с системами в разы крупнее себя.
- Держать контекст до 1M токенов. Обрабатывает гигантские объемы кода и документации в обоих рабочих режимах.
- Находить обходные пути без зрения. В тестах сама пишет токенизаторы, парсеры стилей, рассчитывает блочную модель и проверяет верстку через числовое сравнение скриншотов.
- Оптимизировать чужой и собственный софт. В автоматическом исследовательском цикле ускорила тестовый стенд на 5,2% и сократила потребление памяти примерно на 70%, заменяя неэффективную конкатенацию строк на буферы.
- Справляться со сложной логикой без привычного окружения. Способна решать многочасовые теоретические задачи на незнакомых языках, как в тесте с разбором проблемы Эрдёша на Perl при отсутствии Python в песочнице.
Цены и доступ
Модель относится к категории open weights — веса доступны для загрузки и локального развертывания. Все журналы запусков и траектории рассуждений для финальных оценок открыты на специальном портале trajectories.poolside.ai.
Решение пригодится разработчикам инструментов, инженерам креативного продакшена и техническим дизайнерам, которым нужен умный автономный агент прямо на рабочей станции — без отправки кода во внешние облачные сервисы.
