লাগুনা XS 2.1
2460°
এই মডেল চালান
অফার / বিজ্ঞাপন
Poolside | 262,144 token context | $0.06/M input, $0.12/M output. লাগুনা XS 2.1 হলো PoolsideOpens in new tab এর 33B-A3B ক্যাটাগরির সর্বশেষ কোডিং এজেন্ট মডেল এবং তাদের লাগুনা XS.2 মডেলের (এপ্রিল 2026 এ মুক্তিপ্রাপ্ত) উন্নত সংস্করণ। এটি টুল কলিং এবং যুক্তি ক্ষমতা সংযুক্ত করে একটি কমপ্যাক্ট ফুটপ্রিন্টে, 256K প্রসঙ্গ উইন্ডো এবং 32K আউটপুট টোকেন পর্যন্ত সমর্থন করে। দ্রুত এবং খরচ-কার্যকর এজেন্টিক কোডিং ওয়ার্কফ্লো জন্য FP8 কোয়ান্টাইজড। লাগুনা XS 2.1 সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং এবং এজেন্টিক কোডিং ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, এবং আপনার উদ্দেশ্য অনুযায়ী এটি উপযুক্ত কিনা নিশ্চিত করার দায়িত্ব…Poolside | 262,144 token context | $0.06/M input, $0.12/M output. লাগুনা XS 2.1 হলো PoolsideOpens in new tab এর 33B-A3B ক্যাটাগরির সর্বশেষ কোডিং এজেন্ট মডেল এবং তাদের লাগুনা XS.2 মডেলের (এপ্রিল 2026 এ মুক্তিপ্রাপ্ত) উন্নত সংস্করণ। এটি টুল কলিং এবং যুক্তি ক্ষমতা সংযুক্ত করে একটি কমপ্যাক্ট ফুটপ্রিন্টে, 256K প্রসঙ্গ উইন্ডো এবং 32K আউটপুট টোকেন পর্যন্ত সমর্থন করে। দ্রুত এবং খরচ-কার্যকর এজেন্টিক কোডিং ওয়ার্কফ্লো জন্য FP8 কোয়ান্টাইজড। লাগুনা XS 2.1 সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং এবং এজেন্টিক কোডিং ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, এবং আপনার উদ্দেশ্য অনুযায়ী এটি উপযুক্ত কিনা নিশ্চিত করার দায়িত্ব আপনার। লাগুনা XS 2.1 OpenMDW-1.1 লাইসেন্সOpens in new tab এর আওতাধীন এবং Poolside এর গ্রহণযোগ্য ব্যবহার নীতিমালাOpens in new tab অনুসারে ব্যবহার করা উচিত। আমরা পরামর্শ দিই লাগুনা XS 2.1 এর সেফটি গার্ডরেল অতিক্রম না করার, যদি না আপনার ব্যবহারের জন্য যথাযথ সমতুল্য প্রতিকার বাস্তবায়িত হয়। নিরাপত্তা দুর্বলতা বা সেফটি উদ্বেগ [email protected] এ রিপোর্ট করুন। আপনি যদি ফ্রিতে লাগুনা XS 2.1 ব্যবহার করেন, আমরা আপনার ইনপুট এবং আউটপুট ব্যবহার করে আমাদের মডেলগুলো প্রশিক্ষণ এবং উন্নত করতে পারি।
এই মডেলের গাইড
Ollama বনাম LM Studio (2026): কোন লোকাল AI অ্যাপ ব্যবহার করবেন, এবং প্রতিটি কোন শীর্ষ মডেল চালায়
ব্যবহারের ক্ষেত্রে সেরা লোকাল LLM (অক্টোবর ২০২৬): প্রতিটি কাজের জন্য সঠিক ওপেন মডেল
লোকাল AI এর জন্য আসলে কত VRAM দরকার?
GGUF ফাইল কী? কোয়ান্টাইজড মডেল ব্যাখ্যা (Q4, Q8, fp8, NF4)
ক্যাপ্টেনের নোটস
2026-10-13 থেকে নোটস
Laguna XS 2.1 হল Poolside-এর ৩৩ বিলিয়ন প্যারামিটার বিশিষ্ট মিক্সচার-অফ-এক্সপার্টস কোডিং এজেন্ট, যা প্রতি টোকেনে মাত্র ৩ বিলিয়ন প্যারামিটার সক্রিয় করে, ফলে এটি ৩৬ জিবি ম্যাকে সত্যিই চালানো যায়। এটি নেটিভ যুক্তি এবং টুল কলিং একত্রে ২৫৬কে প্রসঙ্গ উইন্ডোতে করে, এবং এর ওপেন ওজন সম্পূর্ণ বাণিজ্যিক লাইসেন্সের অধীনে পাওয়া যায়। যদি আপনার কাজ এজেন্টিক কোডিং বা দীর্ঘমেয়াদি সফটওয়্যার প্রকৌশল হয়, এটি সঠিক মডেল।
পরিচিত
- এজেন্টিক কোডিং যেখানে টুল কলের মাঝে যুক্তি প্রয়োগ হয়
- ৩৬ জিবি ম্যাকে Ollama বা llama.cpp দিয়ে লোকালি চালানো যায়
- ২৫৬কে প্রসঙ্গ উইন্ডো এবং ৩২কে আউটপুট টোকেন পর্যন্ত
- সম্পূর্ণ অনুমোদিত OpenMDW-1.1 লাইসেন্স, বাণিজ্যিক ব্যবহার অন্তর্ভুক্ত
- FP8-কোয়ান্টাইজড KV ক্যাশ মেমরি ও ইনফারেন্স খরচ কম রাখে
সতর্ক থাকুন
- ফ্রি-টিয়ার ব্যবহার Poolside কে আপনার ইনপুট ও আউটপুট দিয়ে ট্রেনিং করার অনুমতি দেয়।
- প্রকাশিত কোডিং বেঞ্চমার্কে Qwen3.6-35B-A3B এর তুলনায় স্কোর কম, যদিও আকার প্রায় সমান।
- সফটওয়্যার প্রকৌশলের জন্য ডিজাইন করা; অন্যান্য ব্যবহারের উপযোগিতা যাচাই করা আপনার দায়িত্ব।
চেষ্টা করার প্রম্পটস
ব্যর্থ টেস্ট স্যুট ডিবাগ করুন
আমার কাছে একটি Python Flask API আছে। টেস্ট স্যুট লোকালি পাস করে কিন্তু CI-তে এই ত্রুটিতে ব্যর্থ: AssertionError: 401 != 200 /api/orders এন্ডপয়েন্টে। এন্ডপয়েন্টে Bearer টোকেন প্রয়োজন। এখানে টেস্ট ফাইল এবং রুট হ্যান্ডলার দেওয়া হলো। মূল কারণ নির্ণয় করুন এবং টেস্টটি এমনভাবে পুনর্লিখন করুন যাতে উভয় পরিবেশে সঠিকভাবে পাস হয়।
অ্যাসিঙ্ক এজেন্টের জন্য রিফ্যাক্টর করুন
এই সিঙ্ক্রোনাস Python স্ক্রিপ্টটি যা তিনটি বাইরের API ক্রমান্বয়ে কল করে, asyncio এবং aiohttp ব্যবহার করে অ্যাসিঙ্ক সংস্করণে রিফ্যাক্টর করুন। তিনটি কল একে অপরের থেকে স্বাধীন। সব ত্রুটি হ্যান্ডলিং বজায় রাখুন, প্রতি অনুরোধে ১০ সেকেন্ড টাইমআউট যোগ করুন, এবং প্রতিটি পরিবর্তনের ব্যাখ্যা দিন।
বহু-ধাপ কোড মাইগ্রেশন পরিকল্পনা করুন
আমাকে একটি Node.js Express অ্যাপ CommonJS require() থেকে ES মডিউল import/export সিনট্যাক্সে মাইগ্রেট করতে হবে। প্রজেক্টে ৪০টি ফাইল, Jest টেস্ট ব্যবহার হয়, এবং কিছু ডায়নামিক require() কল আছে। ধাপে ধাপে মাইগ্রেশন পরিকল্পনা দিন, ডায়নামিক require কেসগুলো আলাদা ফ্ল্যাগ করুন, এবং আপডেটেড package.json ও Jest কনফিগ লিখুন।
তুলনা করুন
- Laguna S 2.1ওপেন-ওয়েটস মডেল1,048,576 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.09/M ইনপুট, $0.18/M আউটপুট
- GPT-6 Lunaশুধুমাত্র API মডেল1,050,000 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.10/M ইনপুট, $0.50/M আউটপুট
- Claude Opus 5.5শুধুমাত্র API মডেল1,000,000 টোকেন প্রসঙ্গ · $4.00/M ইনপুট, $20.00/M আউটপুট
- Muse Spark 1.3 Contributorশুধুমাত্র API মডেল1,048,576 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.10/M ইনপুট, $0.20/M আউটপুট
poolside থেকে আরও টেক্সট মডেল
মানুষ যে প্রশ্ন করে
- আমি কি Laguna XS 2.1 লোকালি চালাতে পারি?
- হ্যাঁ, ওজনগুলি OpenMDW-1.1 লাইসেন্সের অধীনে খোলা এবং মডেল Ollama ও llama.cpp-তে পাওয়া যায়। Poolside বলে ৩৬ জিবি RAM সহ ম্যাক যথেষ্ট।
- Laguna XS 2.1-এর দাম কত এবং প্রসঙ্গ উইন্ডো কত বড়?
- API-র মাধ্যমে ইনপুট প্রতি মিলিয়ন টোকেন $0.06 এবং আউটপুট প্রতি মিলিয়ন টোকেন $0.12, প্রসঙ্গ উইন্ডো ২৬২,১৪৪ টোকেন এবং প্রতি অনুরোধে ৩২কে আউটপুট টোকেন পর্যন্ত।
- Laguna XS 2.1 Laguna XS.2 থেকে কীভাবে আলাদা?
- এটি SWE-bench Multilingual-এ +5.4% উন্নতি এবং টার্মিনাল-স্টাইল টাস্কে শক্তিশালী স্কোর সহ উন্নত, FP8 KV ক্যাশ কোয়ান্টাইজেশনের মাধ্যমে কম মেমরি ব্যবহার করে।
ক্যাপ্টেনের সিদ্ধান্তএকটি হালকা, লোকালি চালানোর উপযোগী কোডিং এজেন্ট যা অনুমোদিত লাইসেন্স এবং বাস্তব বেঞ্চমার্ক উন্নতি নিয়ে আসে, যদিও Qwen3.6-35B-A3B এখনও সব প্রকাশিত স্কোরে এগিয়ে।
Hugging Face এ মডেল কার্ড
ক্যাপ্টেন এই নোটস মডেলের নিজস্ব বর্ণনা এবং মডেল কার্ড থেকে লিখেছেন। দাম এবং প্রসঙ্গের আকার লেখার সময় প্রদানকারীর এবং পরিবর্তিত হতে পারে।
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.
কিভাবে এই স্কোর গঠিত হয়
এই মডেলের এখনো কোনো উৎস থেকে জনপ্রিয়তার তথ্য নেই, তাই এটি 7,000° এর নিচে একটি স্ট্যান্ড-ইন নম্বর বহন করে যা তালিকাগুলো সম্পূর্ণ রাখে। এটি কখনো তথ্যসহ মডেলের থেকে উপরে র্যাঙ্ক পায় না। উৎস রিপোর্ট করলে এখানে ব্রেকডাউন দেখানো হবে।
শব্দকোষ: এখানে ব্যবহৃত শব্দগুলো
- হিট স্কোর
- একটি সংখ্যা যা দেখায় মডেলটি এখন কতটা ব্যবহৃত এবং চাওয়া হচ্ছে, 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত। এই সাইটের প্রতিটি তালিকা যা hottest বলে সেটি এই স্কোর অনুযায়ী সাজানো হয়, আর কিছু নয়।
- ফ্লোর
- প্রতিটি মডেল যার কাছে আসল ডেটা আছে তার জন্য 7,000° থেকে শুরু। স্কেল 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত; ফ্লোরের নিচের অংশ স্ট্যান্ড-ইন (ডেটা ছাড়া মডেল) এর জন্য রাখা হয়েছে, যাতে ডেটা থাকা মডেল সবসময় ডেটা ছাড়া মডেলের উপরে থাকে। ফ্লোর সবার জন্য একই এবং কিছু নির্ধারণ করে না; এর উপরের ডিগ্রি গুলোই মাপ।
- ডাউনলোড-সমতুল্য
- যা কিছু স্কোর ডাউনলোড হিসেবে গণনা করে, সব যোগ করা হয়েছে: ডাউনলোড নিজেই, প্রতিটি টরেন্ট সিডার 1,000 হিসেবে, প্রতিটি AI Horde ছবি এবং প্রতিটি জেনারেশন সাইটে রান এক হিসেবে।
- লগ স্কেল
- দশের ভিত্তিতে গণনা, একের ভিত্তিতে নয়: 1,000 থেকে 10,000 ডাউনলোডে যাওয়া একই ডিগ্রি যোগ করে যেমন 10,000 থেকে 100,000 এ যাওয়া। এটা বড় মডেলগুলোকে সবকিছু ছাপিয়ে যাওয়া থেকে রোধ করে।
- লাইক
- প্রতিটি উৎস থেকে থাম্বস আপ এবং লাইক, লগ স্কেলে প্রতিটি ডাউনলোডের অর্ধেক মূল্যমান।
- গ্রহণের হার
- একটি মডেল এখন প্রতিদিন কত ডাউনলোড পাচ্ছে, একটি উৎসের দুই রিডিংয়ের পার্থক্য থেকে। ডাউনলোড টার্মের এক চতুর্থাংশ ওজন।
- পরিমাপ করা এবং অনুমান করা
- পরিমাপ করা মানে একটি উৎসের দুটি রিডিং আছে এবং তার মধ্যে পার্থক্য সত্য। অনুমান করা মানে শুধু আজকের মোট জানা আছে এবং অতীত মডেলের জীবনের উপর ছড়িয়ে দেওয়া হয়েছে; সাইট বলে কোনটি দেখাচ্ছে।
- সিডার
- যে কেউ ওজনের একটি কপি অনলাইনে রাখে অন্যদের টরেন্টের মাধ্যমে ডাউনলোড করার জন্য, অথবা একটি হোস্ট করা মিরর যা একই কাজ করে। প্রতিটি 1,000 ডাউনলোড হিসাবে গণনা হয়।
- AI হোর্ড
- একটি স্বেচ্ছাসেবক নেটওয়ার্ক যা দানকৃত কম্পিউটারে বিনামূল্যে ছবি তৈরি করে। একটি মডেলের সাথে এটি যত ছবি তৈরি করেছে তা প্রকাশ্য, এবং প্রতিটি একটি ডাউনলোড হিসাবে গণ্য হয়।
- জেনারেশন সাইটসমূহ
- সাইটগুলো যারা তাদের নিজস্ব মডেলের কপি হোস্ট করে এবং মানুষকে সেটি দিয়ে ছবি তৈরি করতে দেয়, যেমন PixAI, SeaArt এবং Yodayo। তাদের ডাউনলোড Civitai এর মতো গণনা হয় এবং প্রতিটি জেনারেশন রান একটি ডাউনলোড হিসাবে গণ্য হয়।
- OpenRouter টোকেন
- Claude বা GPT এর মতো API এর মাধ্যমে পরিবেশিত একটি টেক্সট মডেলের ওজন ডাউনলোড করার কিছু থাকে না, তাই এর ব্যবহার টোকেনে পরিমাপ করা হয়: OpenRouter এর মাধ্যমে এটি পড়া এবং লেখা টেক্সটের অংশ, যা অনেক অ্যাপ ব্যবহার করে, গত ৩০ দিনে। প্রতি 10,000,000 টোকেনকে একটি ডাউনলোড হিসেবে গণ্য করা হয়। উৎস: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
- পূর্ণ মডেল (চেকপয়েন্ট)
- ওজনগুলো নিজেই, সেই ফাইল যা নিজে থেকে জেনারেট করে। এটি একটি বোনাস পায় কারণ অ্যাড-অনগুলো এর উপর নির্ভর করে।
- LoRA এবং এমবেডিং
- ছোট অ্যাড-অন ফাইল যা অন্য কারো ওজনকে একটি স্টাইল, চরিত্র বা ধারণার দিকে পরিচালিত করে। এগুলো একা চালানো যায় না।
- পরিবার এবং ওজন
- যে বেসের উপর একটি মডেল তৈরি হয়, যেমন SD 1.5, SDXL, Flux বা Wan। প্রতিটি মডেল তার পরিবারের ওজনের রিলিজ তারিখ উত্তরাধিকার সূত্রে পায়।
- বয়স
- পরিবারের ওজন কতদিন আগে বের হয়েছে তার জন্য ডিগ্রি কমানো হয়: বছরে ১৫০°, সর্বোচ্চ ৭৫০° পর্যন্ত। এটি পুরানো ডাউনলোডগুলো ধরে রাখে যেগুলো বছরের পর বছর জমা হয়েছে তালিকার শীর্ষ থেকে ফ্রিজ করে।
- পরিবার বুস্ট
- একটি ছোট, সীমাবদ্ধ ধাক্কা LoRA গুলোর জন্য যেগুলো এই সাইট এখন এগিয়ে দিচ্ছে, সবসময় ব্রেকডাউনে তালিকাভুক্ত থাকে।
- স্ট্যান্ড-ইন স্কোর
- একটি স্থিতিশীল সংখ্যা যা একটি মডেলের জন্য দেওয়া হয় যার কোন উৎস এখনও রিপোর্ট করেনি, যাতে তালিকা সম্পূর্ণ থাকে। এটি কখনোই ডেটা সহ মডেলের উপরে স্থান পায় না।
- নতুন! (গ্রেস পিরিয়ড)
- 7 দিনের কম বয়সী একটি মডেল স্কোরের পরিবর্তে নতুন! দেখায় এবং র্যাঙ্কিংয়ে স্থান পায় না। এর স্কোর প্রথম দিন থেকে গণনা হয়, কিন্তু একদিন বয়সী মডেল দ্রুত বৃদ্ধি পায়, তাই অপেক্ষা না করলে সপ্তাহের #1 সবসময় গতকালের নতুন মডেল হতো, সপ্তাহ ধরে টিকে থাকা মডেলের পরিবর্তে।
- ট্রেন্ড
- একটি মডেলের বৃদ্ধি একটি নির্দিষ্ট সময়ে কেমন হয়েছে তা একই সময়ের মধ্যে সাধারণ মডেলের বৃদ্ধির সাথে তুলনা করে। সাধারণের চেয়ে দ্রুত হলে তা বৃদ্ধি, ধীর হলে পতন হিসেবে পড়ে।
- সাধারণ মডেল
- ক্যাটালগের মাঝামাঝি: অর্ধেক মডেল একটি সংখ্যার সাথে সময়কালে দ্রুত বৃদ্ধি পেয়েছে, অর্ধেক ধীর।
লাগুনা XS 2.1 হলো Text / LLM ফ্যামিলির একটি টেক্সট মডেল, যা ModelTrends.ai-তে তালিকাভুক্ত; এটি ওপেন সোর্স AI ছবি, ভিডিও ও টেক্সট মডেলের একটি শুধু-পড়ার ক্যাটালগ। অন্য Text / LLM মডেলের সাথে তুলনা করুন আর হিট স্কোর দেখে ট্রেন্ড বুঝুন।
মডেল ফ্যামিলি অনুযায়ী দেখুন
Text / LLM মডেল
434
Anima মডেল
528
Chroma মডেল
19
Fibo মডেল
2
Flux মডেল
1,496
Flux 2 / Klein মডেল
1,239
Flux 3 মডেল
3
Moss মডেল
3
Iris মডেল
1
MiniMax H3 মডেল
364
Hunyuan মডেল
204
Ideogram মডেল
20
Krea2 মডেল
717
Qwen মডেল
20
Qwen2 মডেল
47
Ltx2 মডেল
153