هل الأوزان مفتوحة وهل يمكنني تشغيل Laguna S 2.1 محليًا؟

نعم، الأوزان متاحة على Hugging Face تحت ترخيص OpenMDW-1.1، الذي يسمح بالاستخدام التجاري والتعديل دون طلب إذن. نقطة التحقق BF16 تحتاج حوالي 236 جيجابايت من ذاكرة GPU، لذا ستحتاج إلى عدة وحدات معالجة رسومية؛ كما تتوفر نسخ كمية GGUF، FP8، NVFP4 و INT4 لتقليل هذا المتطلب.

كم تكلفة Laguna S 2.1 وما حجم نافذة السياق؟

عبر API التكلفة 0.09 دولار لكل مليون رمز إدخال و0.18 دولار لكل مليون رمز إخراج، مع نافذة سياق بحجم 1,048,576 رمزًا. إذا استخدمت الطبقة المجانية، قد يستخدم Poolside مدخلاتك ومخرجاتك لتحسين النموذج.

كيف يقارن Laguna S 2.1 بباقي سلسلة Laguna؟

يقع بين Laguna XS 2.1 (33 مليار إجمالي، 3 مليارات مفعلة) و Laguna M.1 (225 مليار إجمالي، 23 مليار مفعلة)، ويشارك نفس عائلة المعمارية ومتوافق مع نفس محركات الاستدلال: vLLM، SGLang، Transformers، TRT-LLM و llama.cpp.

▲

26.3%

هذا الأسبوع

Laguna S 2.1

9008°

#llm #poolside #تفكير #البرمجة #الوكلاء #سياق طويل

تشغيل النموذج

عروض / إعلانات

OpenRouter الطرفية / API

الدفع لكل رمز

تحدث مع هذا النموذج في المتصفح أو استدعِه من كودك باستخدام مفتاح API واحد.

Poolside | سياق 1,048,576 رمز | $0.09/مليون إدخال، $0.18/مليون إخراج. Laguna S 2.1 هو أحدث نموذج لوكيل البرمجة من PoolsideOpens in new tab. Laguna S 2.1 هو نموذج بحجم 118 مليار معلمة إجمالية مع 8 مليارات معلمة مفعلة، يحقق 70.2% على Terminal-Bench 2.1 و40.4% على DeepSWE، مما يجعله من أقوى نماذج البرمجة في فئته. مفتوح الوزن بموجب رخصة OpenMDW-1.1. صُمم Laguna S 2.1 لحالات استخدام هندسة البرمجيات والبرمجة الوكيلة، وأنت مسؤول عن التأكد من ملاءمته لتطبيقك المقصود. يخضع Laguna S 2.1 لرخصة OpenMDW-1.1Opens in new tab، ويجب استخدامه بما يتوافق مع سياسة الاستخدام المقبول لـ PoolsideOpens in new tab. ننصح بعدم تجاوز ضوابط الأمان في Laguna S 2.1 دون تنفيذ تدابير معادلة مناسبة لحالة استخدامك. يرجى الإبلاغ عن الثغرات الأمنية أو مخاوف السلامة إلى [email protected]. إذا كنت تستخدم Laguna S 2.1 مجانًا، قد نستخدم مدخلاتك ومخرجاتك لتدريب وتحسين نماذجنا.

أدلة لهذا النموذج

أفضل نموذج LLM محلي حسب الاستخدام (أكتوبر 2026): النموذج المفتوح المناسب لكل مهمة

كم تحتاج فعلاً من VRAM للذكاء الاصطناعي المحلي؟

ما هو ملف GGUF؟ شرح النماذج المكممة (Q4، Q8، fp8، NF4)

كيفية تثبيت Ollama وتشغيل ذكاء اصطناعي محلي (ويندوز، ماك، لينكس)

كل الأدلة

ملاحظات القبطان

كتبها Captain، محرر الموقع

ملاحظات من 2026-10-13

Laguna S 2.1 هو نموذج ترميز Mixture-of-Experts يحتوي على 118 مليار معلمة من Poolside، مع تفعيل 8 مليارات معلمة فقط لكل رمز. تم تصميمه لمهام هندسة البرمجيات الوكيلة والمهام طويلة الأفق في الترميز، مع نافذة سياق تبلغ 1 مليون رمز وقدرة استدلال أصلية بين استدعاءات الأدوات. الأوزان المفتوحة تحت ترخيص OpenMDW-1.1 المرن تجعله خيارًا جادًا للفرق التي ترغب في استضافة وكيل ترميز من الدرجة الأولى بنفسها.

معروف بـ

نتائج ترميز وكيلية قوية: 70.2% على Terminal-Bench 2.1، 40.4% على DeepSWE
نافذة سياق بحجم 1,048,576 رمزًا لقاعدة أكواد كبيرة ومهام طويلة الأفق
استدلال متداخل أصلي بين استدعاءات الأدوات، قابل للتحكم حسب الطلب
ترخيص OpenMDW-1.1 المرن بالكامل: استخدام تجاري، تعديل، بدون الحاجة إلى إذن
متوفر نسخ كمية: FP8، NVFP4، INT4 و GGUF لنشر مرن

انتبه لـ

أوزان BF16 تتطلب حوالي 236 جيجابايت عبر عدة وحدات معالجة رسومية؛ النسخ الكمية تخفف هذا ولكن مع بعض التنازلات.
استخدام الطبقة المجانية يسمح لـ Poolside باستخدام مدخلاتك ومخرجاتك لتدريب النموذج.
المقاييس يتم الإبلاغ عنها ذاتيًا من قبل Poolside؛ الدرجات من طرف ثالث موسومة كذلك والمقارنات تختلف حسب المقيم.

الأفضل لـ

البرمجة

الوكلاء واستخدام الأدوات

الاستدلال

سياق طويل

يعمل محليًا

عبارات لتجربتها

تصحيح مجموعة اختبارات فاشلة

لدي خدمة Python FastAPI. اختبارات التكامل تنجح محليًا لكنها تفشل في CI مع خطأ 422 Unprocessable Entity على POST /orders. جسم الطلب متطابق في كلا البيئتين. استعرض الأسباب الأكثر احتمالًا، اكتب سكريبت تشخيص يمكنني تشغيله في CI لتسجيل الطلب الخام وأخطاء التحقق، واقترح إصلاحات.

تخطيط إعادة هيكلة عبر الملفات

أحتاج إلى ترحيل تطبيق Node.js Express من CommonJS require() إلى صيغة ES module import/export. المشروع يحتوي على حوالي 40 ملفًا، يستخدم Jest للاختبارات، وهناك بعض استدعاءات require() الديناميكية. أعطني خطة ترحيل خطوة بخطوة، وأشير إلى الحالات الحافة التي تنهار تلقائيًا، واكتب سكريبت شل للتعامل مع إعادة التسمية الميكانيكية.

تدقيق مستودع وكيل

تصرف كمهندس كبير يراجع طلب سحب. إليك اختلافات التغييرات في وحدة المصادقة التي تستبدل bcrypt بـ Argon2. تحقق من تراجعات الأمان، اختيارات المعلمات غير الصحيحة، نقص معالجة الأخطاء، وأي فجوات في الاختبارات. أدرج كل مشكلة مع ملف وسطر المرجع، الشدة، وحل ملموس.

قارن مع

Laguna XS 2.1
نموذج مفتوح الأوزان
سياق 262,144 رمز · مدخل $0.06/M، مخرج $0.12/M
GPT-6 Luna
نموذج API فقط
سياق 1,050,000 رمز · مدخل $0.10/M، مخرج $0.50/M
Claude Opus 5.5
نموذج API فقط
سياق 1,000,000 رمز · مدخل $4.00/M، مخرج $20.00/M
Muse Spark 1.3 Contributor
نموذج API فقط
سياق 1,048,576 رمز · مدخل $0.10/M، مخرج $0.20/M

نماذج نصية أكثر من poolside

أسئلة يطرحها الناس

هل الأوزان مفتوحة وهل يمكنني تشغيل Laguna S 2.1 محليًا؟: نعم، الأوزان متاحة على Hugging Face تحت ترخيص OpenMDW-1.1، الذي يسمح بالاستخدام التجاري والتعديل دون طلب إذن. نقطة التحقق BF16 تحتاج حوالي 236 جيجابايت من ذاكرة GPU، لذا ستحتاج إلى عدة وحدات معالجة رسومية؛ كما تتوفر نسخ كمية GGUF، FP8، NVFP4 و INT4 لتقليل هذا المتطلب.
كم تكلفة Laguna S 2.1 وما حجم نافذة السياق؟: عبر API التكلفة 0.09 دولار لكل مليون رمز إدخال و0.18 دولار لكل مليون رمز إخراج، مع نافذة سياق بحجم 1,048,576 رمزًا. إذا استخدمت الطبقة المجانية، قد يستخدم Poolside مدخلاتك ومخرجاتك لتحسين النموذج.
كيف يقارن Laguna S 2.1 بباقي سلسلة Laguna؟: يقع بين Laguna XS 2.1 (33 مليار إجمالي، 3 مليارات مفعلة) و Laguna M.1 (225 مليار إجمالي، 23 مليار مفعلة)، ويشارك نفس عائلة المعمارية ومتوافق مع نفس محركات الاستدلال: vLLM، SGLang، Transformers، TRT-LLM و llama.cpp.

حكم القبطان
وكيل ترميز مفتوح الأوزان ومرن فعلاً يتفوق على عدد معلماته المفعلة، بشرط أن تمتلك العتاد اللازم لتشغيله.

بطاقة النموذج على Hugging Face

يكتب القبطان هذه الملاحظات بناءً على وصف النموذج وبطاقة النموذج. الأسعار وأحجام السياق هي حسب المزود وقت الكتابة وقد تتغير.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #26 Hottest Text / LLM model · #26 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

اتجاه شعبية Laguna S 2.1

درجة الحرارة منذ 21 Jul 2026

درجة الحرارة

9,008°

هذا الأسبوع

▲

26.3%

8,977° في ذلك الوقت، 9,008° الآن

هذا الشهر

▲

222%

8,853° في ذلك الوقت، 9,008° الآن

السنة الماضية

n/a

لم يُصدر/يُتابع بعد

7,000°

الحد الأدنى

المقياس يمتد من 0° إلى 9,999°. كل شيء تحت 7,000° مخصص للنماذج التي لم يبلغ عنها أي مصدر بعد، والتي تحمل رقمًا مؤقتًا هناك للحفاظ على اكتمال القوائم. 7,000° هو بداية البيانات المقاسة: النموذج الذي لديه بيانات حقيقية ولكن لا تحميلات تقريبًا يكون عند الحد الأدنى، والقياسات تملأ الدرجات فوقه. الحد الأدنى لا يقول شيئًا عن النموذج؛ فقط الدرجات فوقه تفعل ذلك، وهي التي تميز نموذجًا عن آخر.

+1,695°

رموز OpenRouter

قام هذا النموذج بمعالجة 4,469,209,626,464 رمزًا عبر OpenRouter خلال آخر 30 يومًا، مع الطلبات والإجابات معًا. كل 10,000,000 رمز يُحسب كتحميل واحد في فترة التحميل، 446,920 إجمالاً؛ رموز اليوم الأخير تُضاف إلى معدل التبني. المصدر: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+313°

معدل التبني

حوالي 14,717 تحميل يوميًا، مقاسة بين قراءتين للمصادر، وليست تقديرًا من متوسط العمر. السرعة تزن ربع مصطلح التحميل، لذلك يظهر الارتفاع الجديد دون أن يتفوق ارتفاع ليوم واحد على سنوات الاستخدام.

عرض التفاصيل

يمكن التحقق من كل رقم في هذا الموقع. درجة حرارة هذا النموذج هي 9,008°، وهنا يتم بناؤها مكونًا تلو الآخر، مع المجموع الجاري بعد كل خطوة: الحد الأدنى، الدرجات التي يضيفها كل مصدر، المكافأة لنوع النموذج وما يأخذه عمر الأوزان. الألوان هي نطاقات الرسم البياني أعلاه. القاموس في النهاية يشرح كل مصطلح.

1
ابدأ من الحد الأدنى.
لماذا 7,000° وليس صفر: المقياس يمتد من 0° إلى 9,999°، والجزء تحت 7,000° مخصص للنماذج التي لم يبلغ عنها أي مصدر بعد، والتي تحمل رقمًا مؤقتًا هناك للحفاظ على اكتمال القوائم وألا تتفوق على نموذج يحتوي على بيانات. 7,000° هو بداية البيانات المقاسة. النموذج الذي لديه بيانات حقيقية ولكن لا تحميلات تقريبًا يكون هنا؛ كل ما يلي هو قياس، والمساحة فوق الحد الأدنى تحتوي على عشر خطوات زيادة عشرة أضعاف في التحميلات عند 300° لكل منها. الحد الأدنى هو نفسه لكل نموذج، لذلك لا يقرر شيئًا؛ الدرجات فوقه هي التي تفعل.
7,000°
المجموع الجاري
2
أضف التنزيلات.
446,920 مكافئات تنزيل في المجموع، من رموز OpenRouter. عشرة أضعاف التنزيلات تضيف نفس 300°، لذا الحجم مهم لكنه لا يسيطر على النتيجة.
+1,695°
8,695°
المجموع الجاري
3
أضف معدل التبني.
حوالي 14,717 تنزيل يوميًا الآن، مقاسة بين قراءتين، بربع الوزن.
+313°
9,008°
المجموع الجاري
=
درجة الحرارة.
مكان هذا النموذج في كل قائمة على هذا الموقع. لا شيء آخر يؤثر عليها.
9,008°

قاموس المصطلحات المستخدمة هنا

درجة الحرارة: رقم واحد يعبر عن مدى استخدام ورغبة الناس في النموذج الآن، من 0° إلى 9,999°. كل قائمة على هذا الموقع تقول إنها الأكثر حرارة مرتبة حسبها فقط.
الحد الأدنى: 7,000° هو الحد الأدنى الذي يبدأ منه كل نموذج له بيانات حقيقية. المقياس من 0° إلى 9,999°؛ الجزء تحت الحد الأدنى مخصص للنماذج الوهمية (بدون بيانات)، حتى يكون النموذج ذو البيانات دائمًا أعلى من الذي لا يملك. الحد الأدنى نفسه للجميع ولا يقرر شيئًا؛ الدرجات فوقه هي القياس.
مكافئات التنزيل: كل ما يعامله المقياس كتنزيل، مجموعًا: التنزيلات نفسها، كل مزود تورنت كـ 1,000، كل صورة AI Horde وكل عملية على موقع توليد كنموذج واحد.
مقياس لوغاريتمي: العد بالعشرات، مش بالآحاد: الانتقال من 1,000 إلى 10,000 تنزيل يضيف نفس الدرجات كالانتقال من 10,000 إلى 100,000. يمنع العمالقة من طغيان الباقي.
الإعجابات: الإبهام المرفوع والإعجابات من كل مصدر، تساوي نصف تنزيل على المقياس اللوغاريتمي.
معدل التبني: عدد التنزيلات يوميًا التي يحصل عليها النموذج الآن، من الفرق بين قراءتين لمصدر. ربع وزن مصطلح التنزيل.
مقاسة ومقدرة: مقاسة تعني وجود قراءتين لمصدر ما والفارق بينهما حقيقي. مقدرة تعني أن المجموع اليومي فقط معروف والماضي موزع على عمر النموذج؛ الموقع يوضح أي واحد يعرض.
الموزع: شخص يحتفظ بنسخة من الأوزان على الإنترنت ليتمكن الآخرون من تحميلها عبر التورنت، أو مرآة مستضافة تقوم بنفس الشيء. كل واحد منهم يُحسب كـ 1000 تحميل.
AI Horde: شبكة متطوعين تولد صورًا مجانًا على أجهزة كمبيوتر متبرع بها. عدد الصور التي صنعها باستخدام نموذج معين متاح للجميع، وكل صورة تُحسب كتحميل واحد.
مواقع التوليد: مواقع تستضيف نسخها الخاصة من نموذج وتسمح للناس بالتوليد باستخدامه، مثل PixAI وSeaArt وYodayo. تحميلاتهم تُحسب مثل Civitai وكل عملية توليد تُحسب كتحميل واحد.
رموز OpenRouter: نموذج نصي يُخدم عبر API، مثل Claude أو GPT، لا يحتوي على أوزان للتحميل، لذا يُقاس استخدامه بالرموز: أجزاء النص التي قرأها وكتبها عبر OpenRouter، وهو بوابة تستخدمها العديد من التطبيقات، خلال آخر 30 يومًا. كل 10,000,000 رمز يُحسب كتحميل واحد. المصدر: OpenRouter (openrouter.ai/rankings)، CC BY 4.0.
النموذج الكامل (نقطة التحقق): الأوزان نفسها، الملف الذي يولد بشكل مستقل. يحصل على مكافأة لأن الإضافات تعتمد عليه.
LoRA والتضمين: ملفات إضافية صغيرة توجه أوزان شخص آخر نحو أسلوب أو شخصية أو مفهوم معين. لا يمكنها العمل بمفردها.
العائلة والأوزان: القاعدة التي يُبنى عليها النموذج، مثل SD 1.5، SDXL، Flux أو Wan. كل نموذج يرث تاريخ إصدار أوزان عائلته.
العمر: درجات تُخصم بناءً على مدى قدم إصدار أوزان العائلة: 150° في السنة، حتى 750°. يحتفظ بالتحميلات القديمة التي كان لديها سنوات لتتراكم من خلال تجميد أعلى القائمة.
تعزيز العائلة: دفعة صغيرة ومحدودة لإضافات LoRA لعائلة يدعمها هذا الموقع الآن، تظهر دائمًا في التحليل.
درجة الاحتياط: رقم ثابت تحت الحد الأدنى يُعطى لنموذج لم يبلغ عنه أي مصدر بعد، حتى تبقى القوائم كاملة. لا يتفوق أبدًا على نموذج لديه بيانات.
جديد! (فترة سماح): النموذج الذي عمره أقل من 7 يومًا يظهر كلمة جديد! بدلًا من الدرجة ولا يحتل مكانًا في التصنيفات. تُحسب درجته من اليوم الأول، لكن النموذج الذي عمره يوم واحد ينمو أسرع من أي شيء، لذا بدون الانتظار سيكون رقم #1 للأسبوع دائمًا هو ما صدر البارحة بدلاً من ما استمر لأسبوع.
الاتجاه: كيف ينمو نموذج خلال فترة مقارنة بنموذج نموذجي خلال نفس الفترة. أسرع من المعتاد يعني ارتفاع، أبطأ يعني انخفاض.
النموذج النموذجي: منتصف الكتالوج: نصف النماذج التي لديها رقم نمت أسرع خلال الفترة، والنصف الآخر أبطأ.

كيف تحركت شعبية هذا النموذج مقارنة بباقي الكتالوج: نموه في التنزيلات والإعجابات والاستخدام خلال كل فترة، مقاسة مقابل النمو النموذجي خلال نفس الفترة، مع درجة الحرارة الخاصة به في ذلك الوقت. القراءة فوق النمو النموذجي تعني ارتفاعًا، وتحتها تعني انخفاضًا. يتم إعادة بناء الماضي من الإجماليات الحالية، واليوم الأول للنموذج وسرعة تنزيله المقاسة حيث توجد قراءتان؛ النموذج الذي لم يكن موجودًا في بداية الفترة يظهر كـ n/a.

نماذج مشابهة

نماذج الذكاء الاصطناعي لتوليد الصور والفيديو والنص

Laguna S 2.1 هو نموذج نصي لعائلة Text / LLM مدرج على ModelTrends.ai، وهو فهرس للقراءة فقط لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر للصور والفيديو والنص. قارنه بنماذج Text / LLM الأخرى وتحقق من درجة رواجه لمعرفة اتجاهه.

تصفح حسب عائلة النموذج