Laguna S 2.1
9008°
Poolside | 1,048,576 token 上下文 | $0.09/M 输入，$0.18/M 输出。Laguna S 2.1 是 Poolside 最新的编码代理模型。拥有1180亿总参数和80亿激活参数，在 Terminal-Bench 2.1 上得分70.2%，在 DeepSWE 上得分40.4%，是同类中最强的编码模型之一。开放权重，采用 OpenMDW-1.1 许可证。设计用于软件工程和代理编码场景，用户需自行确认其适用性。遵守 OpenMDW-1.1 许可证及 Poolside 可接受使用政策。建议不要绕过 Laguna S 2.1 的安全防护措施，除非实施了适合您用例的等效缓解措施。请将安全漏洞或安全问题报告至 [email protected]。免费使用时，我们可能会使用您的输入和输出来训练和改进模型。
本模型的指南
按使用场景选最佳本地大语言模型（2026年10月）：每个任务的合适开源模型
本地AI到底需要多少显存？
什么是 GGUF 文件？量化模型详解（Q4、Q8、fp8、NF4）
如何安装 Ollama 并运行本地 AI（Windows、Mac、Linux）
船长笔记
2026-10-13 的笔记
Laguna S 2.1 是 Poolside 推出的一个拥有 1180 亿参数的专家混合（Mixture-of-Experts）编码模型，每个 token 仅激活 80 亿参数。它专为具备自主能力的软件工程和长远编码任务设计，拥有 100 万 token 的上下文窗口，并支持工具调用间的原生推理。开放权重采用宽松的 OpenMDW-1.1 许可证，是希望自托管前沿级编码代理团队的严肃选择。
以……著称
- 强大的自主编码表现：Terminal-Bench 2.1 得分 70.2%，DeepSWE 得分 40.4%
- 1048576 token 的上下文窗口，适合大型代码库和长远任务
- 工具调用间的原生交错推理，支持每次请求控制
- 完全宽松的 OpenMDW-1.1 许可证：允许商业使用、修改，无需许可
- 提供量化变体：FP8、NVFP4、INT4 和 GGUF，部署灵活
注意
- BF16 权重需要约 236GB 多 GPU 显存；量化变体降低需求但有权衡。
- 免费层使用时，Poolside 可能会使用您的输入输出进行模型训练。
- 基准测试由 Poolside 自报；第三方分数会标明，且评测者间比较存在差异。
推荐尝试的提示词
调试失败的测试套件
我有一个 Python FastAPI 服务。集成测试在本地通过，但在 CI 中 POST /orders 返回 422 Unprocessable Entity，且请求体在两个环境中完全相同。请分析最可能的原因，写一个我能在 CI 运行的诊断脚本，用于记录原始请求和验证错误，并提出修复建议。
跨文件重构计划
我需要将一个 Node.js Express 应用从 CommonJS 的 require() 迁移到 ES 模块的 import/export 语法。项目约有 40 个文件，使用 Jest 进行测试，且包含一些动态 require() 调用。请给我一个逐步迁移计划，标出自动转换会出错的边缘情况，并写一个 shell 脚本处理机械重命名。
自主仓库审计
请扮演一名高级工程师审查一个拉取请求。以下是对认证模块的变更 diff，将 bcrypt 替换为 Argon2。检查安全回归、参数选择错误、缺失错误处理及测试缺口。列出每个问题的文件和行号、严重性及具体修复方案。
与……比较
- Laguna XS 2.1开源权重模型262,144 令牌上下文 · $0.06/M 输入，$0.12/M 输出
- GPT-6 Luna仅限API模型1,050,000 令牌上下文 · $0.10/M 输入，$0.50/M 输出
- Claude Opus 5.5仅限API模型1,000,000 令牌上下文 · $4.00/M 输入，$20.00/M 输出
- Muse Spark 1.3 Contributor仅限API模型1,048,576 令牌上下文 · $0.10/M 输入，$0.20/M 输出
来自 poolside 的更多文本模型
常见问题
- 权重是开放的吗？我能本地运行 Laguna S 2.1 吗？
- 是的，权重在 Hugging Face 上以 OpenMDW-1.1 许可证发布，允许商业使用和修改，无需许可。BF16 检查点大约需要 236GB GPU 显存，需多 GPU 支持；也提供 GGUF、FP8、NVFP4 和 INT4 量化变体以降低需求。
- Laguna S 2.1 的价格和上下文窗口是多少？
- 通过 API，输入每百万 token 收费 0.09 美元，输出每百万 token 收费 0.18 美元，上下文窗口为 1,048,576 token。免费层使用时，Poolside 可能会利用您的输入输出来改进模型。
- Laguna S 2.1 与 Laguna 系列其他模型相比如何？
- 它介于 Laguna XS 2.1（总参数 330 亿，激活 30 亿）和 Laguna M.1（总参数 2250 亿，激活 230 亿）之间，属于同一架构家族，兼容 vLLM、SGLang、Transformers、TRT-LLM 和 llama.cpp 等推理引擎。
船长评语一个真正宽松开放权重的编码代理，激活参数量虽小但表现出色，前提是你有足够硬件支持。
Hugging Face 上的模型卡
船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据，可能会变动。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #26 Hottest Text / LLM model · #26 Hottest Text / LLM text model
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Laguna S 2.1 热度趋势
自21 Jul 2026以来的热度分数
热度评分
9,008°
本周
▲
26.3%
8,977° 当时，9,008° 现在
本月
▲
222%
8,852° 当时，9,008° 现在
过去一年
n/a
尚未发布/跟踪
7,000°
起点
评分范围是 0° 到 9,999°。低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型，这些模型用替代数值填充，保证列表完整。7,000° 是有实际数据的起点：一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里，后续的度数都是基于它的测量。起点本身不反映模型质量，只有起点以上的度数才区分不同模型。
+1,695°
OpenRouter 令牌
该模型在过去30天内通过OpenRouter处理了4,469,209,626,464个令牌，包含提示和回答。每10,000,000个令牌计为一次下载，共计446,920次；最后一天的令牌计入采用率。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。
+313°
采用率
每天大约 14,717 次下载，基于两次来源读取间的测量，不是用历史平均估算。下载速度权重是下载项的四分之一，这样能反映新热度，但不会让一天的峰值超过多年累计。
显示详细分解
本站上的每个数字都可以查证。这个模型的热度评分是 9,008°，这里一步步展示了它是如何组成的，每一步都有累计总分：起点、每个来源增加的度数、模型类型的加成以及权重年龄的扣减。颜色对应上方图表的区间。最后的词汇表解释了所有术语。
- 1从起点开始。为什么是 7,000° 而不是零：评分范围是 0° 到 9,999°，低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型，这些模型用替代数值填充，保证列表完整且不会超过有数据的模型。7,000° 是有实际数据的起点。一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里；后续的度数都是测量值，起点以上有十个十倍下载阶梯，每阶梯增加 300°。起点对所有模型一样，不影响排名；区分模型的是起点以上的度数。7,000°累计总数
- 2加上下载量。总共446,920个下载等价量，来自OpenRouter 令牌。下载量增加十倍，热度增加相同的300°，所以大小很重要，但不会让分数失控。+1,695°8,695°累计总数
- 3增加采用率。现在大约每天14,717次下载，基于两次读数的差值，权重是四分之一。+313°9,008°累计总数
- =热度得分。这个模型在本站所有榜单上的排名。没有其他因素会调整它。9,008°
术语表：这里用到的术语
- 热度得分
- 一个数字，表示模型当前的使用和需求程度，范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序，别无他物。
- 基准线
- 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°；基准线以下的部分保留给无数据的替代模型，这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同，不影响排名；超过基准线的度数才是实际测量值。
- 下载等价量
- 得分中当作下载计算的所有项目总和：下载本身，每个种子上传者算1,000，每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
- 对数刻度
- 以十为单位计数，而不是以一为单位：从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
- 点赞
- 来自所有来源的点赞和竖起大拇指，每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
- 采用率
- 模型当前每天的下载次数，基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
- 测量与估算
- 测量表示有两个来源的读数，且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数，过去的数据是根据模型的生命周期分配的；网站会说明显示的是哪种。
- 做种者
- 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人，或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
- AI Horde
- 一个志愿者网络，在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的，每张图片算作一次下载。
- 生成网站
- 托管自己模型副本并允许用户生成的站点，比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样，每次生成算一次下载。
- OpenRouter 令牌
- 通过API提供的文本模型，如Claude或GPT，没有权重需要下载，因此其使用量以令牌计量：过去30天内通过OpenRouter（一种许多应用使用的网关）读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（检查点）
- 权重文件本身，是能独立生成的文件。它会获得额外加分，因为附加组件依赖它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加文件，用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
- 家族与权重
- 模型构建所基于的基础，比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
- 年龄
- 根据家族权重发布多久，扣除的度数：每年150°，最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型，防止它们被挤出榜单顶部。
- 家族加成
- 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分，总是在分数细目中列出。
- 替代分数
- 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数，这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
- 新模型！（宽限期）
- 不到7天的新模型显示“新模型！”而非分数，且不参与排名。其分数从第一天开始计算，但一天大的模型增长最快，若不等待，周榜#1总是昨天刚发布的模型，而非持续一周的。
- 趋势
- 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目录的中间值：一半有数据的模型增长比它快，一半比它慢。
这个模型的受欢迎程度相对于整个目录的变化：它在每个时间段内下载量、点赞和使用量的增长，和同一时间段内典型模型的增长相比，以及当时的热度分数。高于典型增长表示上升，低于则表示下降。过去的数据是从今天的总数、模型的第一天和测量的下载速度（如果有两次测量）推算出来的；如果模型在某个时间段开始时不存在，则显示为 n/a。
Laguna S 2.1 是 Text / LLM 系列的一个文本模型，收录于 ModelTrends.ai——一个只读的开源 AI 图像、视频和文本模型目录。你可以将它与其他 Text / LLM 模型比较，并查看热度分数了解趋势。
按模型系列浏览
Text / LLM 模型
434
Anima 模型
528
Chroma 模型
19
Fibo 模型
2
Flux 模型
1,496
Flux 2 / Klein 模型
1,239
Flux 3 模型
3
Moss 模型
3
Iris 模型
1
MiniMax H3 模型
364
Hunyuan 模型
204
Ideogram 模型
20
Krea2 模型
717
Qwen 模型
20
Qwen2 模型
47
Ltx2 模型
153