Sind die Gewichte offen und kann ich Laguna S 2.1 lokal ausführen?

Ja, die Gewichte sind auf Hugging Face unter der OpenMDW-1.1-Lizenz verfügbar, die kommerzielle Nutzung und Modifikation ohne Erlaubnis erlaubt. Der BF16-Checkpoint benötigt etwa 236 GB GPU-Speicher, daher sind mehrere GPUs erforderlich; quantisierte Varianten GGUF, FP8, NVFP4 und INT4 sind ebenfalls verfügbar, um den Bedarf zu reduzieren.

Was kostet Laguna S 2.1 und wie groß ist das Kontextfenster?

Über die API kostet es 0,09 $ pro Million Eingabetokens und 0,18 $ pro Million Ausgabetokens, mit einem Kontextfenster von 1.048.576 Tokens. Bei Nutzung der kostenlosen Stufe kann Poolside Ihre Eingaben und Ausgaben zur Verbesserung des Modells verwenden.

Wie unterscheidet sich Laguna S 2.1 von den anderen Modellen der Laguna-Serie?

Es liegt zwischen Laguna XS 2.1 (33 Milliarden Gesamt, 3 Milliarden aktiv) und Laguna M.1 (225 Milliarden Gesamt, 23 Milliarden aktiv), teilt die gleiche Architekturfamilie und ist kompatibel mit denselben Inferenz-Engines: vLLM, SGLang, Transformers, TRT-LLM und llama.cpp.

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26.3%

diese Woche

Laguna S 2.1

9008°

#llm #poolside #logik #programmieren #agenten #langer kontext

Modell ausführen

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Poolside | 1.048.576 Token Kontext | $0,09/M Eingabe, $0,18/M Ausgabe. Laguna S 2.1 ist das neueste Coding-Agentenmodell von PoolsideOpens in new tab. Laguna S 2.1 ist ein Modell mit 118 Mrd. Gesamtparametern und 8 Mrd. aktiven Parametern, erzielt 70,2 % auf Terminal-Bench 2.1 und 40,4 % auf DeepSWE und gehört damit zu den stärksten Coding-Modellen seiner Kategorie. Open-Weight unter der OpenMDW-1.1-Lizenz. Laguna S 2.1 ist für Software-Engineering- und agentische Coding-Anwendungsfälle konzipiert, und Sie sind verantwortlich dafür, zu bestätigen, dass es für Ihre beabsichtigte Anwendung…Poolside | 1.048.576 Token Kontext | $0,09/M Eingabe, $0,18/M Ausgabe. Laguna S 2.1 ist das neueste Coding-Agentenmodell von PoolsideOpens in new tab. Laguna S 2.1 ist ein Modell mit 118 Mrd. Gesamtparametern und 8 Mrd. aktiven Parametern, erzielt 70,2 % auf Terminal-Bench 2.1 und 40,4 % auf DeepSWE und gehört damit zu den stärksten Coding-Modellen seiner Kategorie. Open-Weight unter der OpenMDW-1.1-Lizenz. Laguna S 2.1 ist für Software-Engineering- und agentische Coding-Anwendungsfälle konzipiert, und Sie sind verantwortlich dafür, zu bestätigen, dass es für Ihre beabsichtigte Anwendung geeignet ist. Laguna S 2.1 unterliegt der OpenMDW-1.1-LizenzOpens in new tab und sollte im Einklang mit Poolside's Acceptable Use PolicyOpens in new tab verwendet werden. Wir raten davon ab, die Sicherheitsvorkehrungen von Laguna S 2.1 zu umgehen, ohne substantiell gleichwertige Maßnahmen zu implementieren, die für Ihren Anwendungsfall angemessen sind. Bitte melden Sie Sicherheitslücken oder Sicherheitsbedenken an [email protected]. Wenn Sie Laguna S 2.1 kostenlos nutzen, können wir Ihre Eingaben und Ausgaben verwenden, um unsere Modelle zu trainieren und zu verbessern.

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Captain's Notizen

Geschrieben von Captain, dem Hausredakteur

Notizen vom 2026-10-13

Laguna S 2.1 ist ein Mixture-of-Experts-Codierungsmodell von Poolside mit 118 Milliarden Parametern, von denen pro Token nur 8 Milliarden aktiv sind. Es wurde für agentenbasierte Softwareentwicklung und langfristige Codierungsaufgaben entwickelt, verfügt über ein Kontextfenster von 1 Million Tokens und native Vernunft zwischen Werkzeugaufrufen. Die offenen Gewichte unter der permissiven OpenMDW-1.1-Lizenz machen es zu einer ernsthaften Option für Teams, die einen erstklassigen Codierungsagenten selbst hosten möchten.

Bekannt für

Starke agentenbasierte Codierungsergebnisse: 70,2 % bei Terminal-Bench 2.1, 40,4 % bei DeepSWE
1.048.576-Tokens-Kontextfenster für große Codebasen und langfristige Aufgaben
Native, verflochtene Vernunft zwischen Werkzeugaufrufen, pro Anfrage steuerbar
Vollständig permissive OpenMDW-1.1-Lizenz: kommerzielle Nutzung, Modifikation, keine Erlaubnis erforderlich
Quantisierte Varianten verfügbar: FP8, NVFP4, INT4 und GGUF für flexible Bereitstellung

Achte auf

BF16-Gewichte benötigen etwa 236 GB über mehrere GPUs; quantisierte Varianten erleichtern dies, bringen aber Kompromisse mit sich.
Die Nutzung der kostenlosen Stufe erlaubt Poolside, Ihre Eingaben und Ausgaben für das Modelltraining zu verwenden.
Benchmarks werden von Poolside selbst gemeldet; Drittanbieter-Ergebnisse sind entsprechend gekennzeichnet und Vergleiche variieren je nach Evaluator.

Am besten für

Programmieren

Agenten und Werkzeugnutzung

Logisches Denken

Langer Kontext

Lokal ausführbar

Prompts zum Ausprobieren

Fehlschlagendes Test-Suite debuggen

Ich habe einen Python FastAPI-Dienst. Die Integrationstests bestehen lokal, schlagen aber in der CI mit einem 422 Unprocessable Entity bei POST /orders fehl. Der Request-Body ist in beiden Umgebungen identisch. Gehe die wahrscheinlichsten Ursachen durch, schreibe ein Diagnoseskript, das ich in der CI ausführen kann, um die rohen Anfragen und Validierungsfehler zu protokollieren, und schlage Lösungen vor.

Refaktorierung über mehrere Dateien planen

Ich muss eine Node.js Express-App von CommonJS require() auf ES-Modul-Import/Export-Syntax migrieren. Das Projekt hat etwa 40 Dateien, verwendet Jest für Tests und enthält einige dynamische require()-Aufrufe. Gib mir einen Schritt-für-Schritt-Migrationsplan, markiere die Randfälle, die automatisch brechen, und schreibe ein Shell-Skript, das die mechanischen Umbenennungen übernimmt.

Agentenbasierte Repository-Prüfung

Agier als Senior Engineer und überprüfe einen Pull Request. Hier ist ein Diff von Änderungen an einem Authentifizierungsmodul, das bcrypt durch Argon2 ersetzt. Prüfe auf Sicherheitsrückschritte, falsche Parameterwahl, fehlende Fehlerbehandlung und Testlücken. Liste jedes Problem mit Datei- und Zeilenangabe, Schweregrad und konkreter Lösung auf.

Vergleichen mit

Laguna XS 2.1
Modell mit offenen Gewichten
262,144 Token Kontext · $0.06/M Eingabe, $0.12/M Ausgabe
GPT-6 Luna
Nur API-Modell
1,050,000 Token Kontext · $0.10/M Eingabe, $0.50/M Ausgabe
Claude Opus 5.5
Nur API-Modell
1,000,000 Token Kontext · $4.00/M Eingabe, $20.00/M Ausgabe
Muse Spark 1.3 Contributor
Nur API-Modell
1,048,576 Token Kontext · $0.10/M Eingabe, $0.20/M Ausgabe

Mehr Textmodelle von poolside

Häufig gestellte Fragen

Sind die Gewichte offen und kann ich Laguna S 2.1 lokal ausführen?: Ja, die Gewichte sind auf Hugging Face unter der OpenMDW-1.1-Lizenz verfügbar, die kommerzielle Nutzung und Modifikation ohne Erlaubnis erlaubt. Der BF16-Checkpoint benötigt etwa 236 GB GPU-Speicher, daher sind mehrere GPUs erforderlich; quantisierte Varianten GGUF, FP8, NVFP4 und INT4 sind ebenfalls verfügbar, um den Bedarf zu reduzieren.
Was kostet Laguna S 2.1 und wie groß ist das Kontextfenster?: Über die API kostet es 0,09 $ pro Million Eingabetokens und 0,18 $ pro Million Ausgabetokens, mit einem Kontextfenster von 1.048.576 Tokens. Bei Nutzung der kostenlosen Stufe kann Poolside Ihre Eingaben und Ausgaben zur Verbesserung des Modells verwenden.
Wie unterscheidet sich Laguna S 2.1 von den anderen Modellen der Laguna-Serie?: Es liegt zwischen Laguna XS 2.1 (33 Milliarden Gesamt, 3 Milliarden aktiv) und Laguna M.1 (225 Milliarden Gesamt, 23 Milliarden aktiv), teilt die gleiche Architekturfamilie und ist kompatibel mit denselben Inferenz-Engines: vLLM, SGLang, Transformers, TRT-LLM und llama.cpp.

Captain's Urteil
Ein wirklich permissiver Open-Weights-Codierungsagent, der seine aktive Parameterzahl deutlich übertrifft, vorausgesetzt, man verfügt über die nötige Hardware.

Model Card auf Hugging Face

Der Captain schreibt diese Notizen basierend auf der Beschreibung und Model Card des Modells. Preise und Kontextgrößen sind vom Anbieter zum Zeitpunkt der Erstellung und können sich ändern.

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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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Beliebtheitstrend von Laguna S 2.1

Heat-Score seit 21 Jul 2026

Heat-Score

9,008°

Diese Woche

▲

26.3%

8,977° damals, 9,008° jetzt

Diesen Monat

▲

222%

8,853° damals, 9,008° jetzt

Vergangenes Jahr

n/a

Noch nicht veröffentlicht/erfasst

7,000°

Grundwert

Die Skala reicht von 0° bis 9.999°. Alles unterhalb von 7,000° ist für Modelle reserviert, über die noch keine Quelle berichtet hat. Diese tragen dort eine Platzhalterzahl, damit die Listen vollständig bleiben. 7,000° ist der Punkt, an dem gemessene Daten beginnen: Ein Modell mit echten Daten, aber fast keinen Downloads, sitzt auf dem Grundwert, und die Messungen füllen die Grade darüber. Der Grundwert sagt nichts über das Modell aus; nur die Grade darüber tun das und trennen ein Modell vom anderen.

+1,695°

OpenRouter Tokens

4,469,209,626,464 Tokens hat dieses Modell in den letzten 30 Tagen über OpenRouter verarbeitet, Eingaben und Antworten zusammen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download im Download-Zeitraum, insgesamt 446,920; die Tokens des letzten Tages fließen in die Adoptionsrate ein. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+313°

Verbreitungsrate

Etwa 14,717 Downloads pro Tag, gemessen zwischen zwei Abfragen der Quellen, nie geschätzt aus einem Durchschnitt über die gesamte Lebenszeit. Die Geschwindigkeit zählt ein Viertel des Download-Werts, sodass ein frischer Anstieg sichtbar wird, ohne dass ein eintägiger Spitzenwert jahrelange Nutzung übertrumpft.

Detaillierte Aufschlüsselung anzeigen

Jede Zahl auf dieser Seite kann überprüft werden. Der Heat-Score dieses Modells beträgt 9,008°, und hier wird er Schritt für Schritt aufgebaut, mit dem laufenden Gesamtwert nach jedem Schritt: der Grundwert, die Grad, die jede Quelle hinzufügt, der Bonus für die Art des Modells und was das Alter seiner Gewichte abzieht. Die Farben entsprechen den Bereichen der obigen Grafik. Das Glossar am Ende erklärt jeden Begriff.

1
Starte beim Grundwert.
Warum 7,000° und nicht null: Die Skala reicht von 0° bis 9.999°, und der Bereich unter 7,000° ist für Modelle reserviert, über die noch keine Quelle berichtet hat. Diese tragen dort eine Platzhalterzahl, damit die Listen vollständig bleiben und niemals über einem Modell mit Daten stehen. 7,000° ist der Punkt, an dem gemessene Daten beginnen. Ein Modell mit echten Daten, aber fast keinen Downloads, sitzt hier; alles, was folgt, ist Messung, und der Bereich über dem Grundwert enthält zehn zehnfache Schritte bei Downloads zu je 300°. Der Grundwert ist für jedes Modell gleich, er entscheidet also nichts; die Grade darüber tun das.
7,000°
laufende Summe
2
Füge die Downloads hinzu.
446,920 Download-Äquivalente insgesamt, von OpenRouter Tokens. Zehnmal die Downloads ergeben denselben 300°, also zählt die Größe, aber sie dominiert die Bewertung nie.
+1,695°
8,695°
laufende Summe
3
Füge die Verbreitungsrate hinzu.
Momentan etwa 14,717 Downloads pro Tag, gemessen zwischen zwei Messungen, mit einem Viertel der Gewichtung.
+313°
9,008°
laufende Summe
=
Der Heat-Score.
Wo dieses Modell auf jeder Liste dieser Seite steht. Nichts anderes beeinflusst ihn.
9,008°

Glossar: die hier verwendeten Begriffe

Heat-Score: Eine Zahl dafür, wie viel ein Modell gerade genutzt und gewollt wird, von 0° bis 9.999°. Jede Liste auf dieser Seite, die „heißeste“ sagt, ist danach sortiert und nach nichts anderem.
Grundwert: Die 7.000°, mit denen jedes Modell mit echten Daten startet. Die Skala reicht von 0° bis 9.999°; der Bereich unter dem Grundwert ist für Platzhalter reserviert (Modelle ohne Daten), damit ein Modell mit Daten immer über einem ohne steht. Der Grundwert ist für alle gleich und entscheidet nichts; die Grade darüber sind die Messung.
Download-Äquivalente: Alles, was der Score als Download zählt, zusammengefasst: Downloads selbst, jeder Torrent-Seeder als 1.000, jedes AI Horde-Bild und jeder Lauf auf einer Generierungsseite als eins.
Logarithmische Skala: Gezählt in Zehnerschritten, nicht einzeln: Der Sprung von 1.000 auf 10.000 Downloads bringt genauso viele Grade wie von 10.000 auf 100.000. So verdrängen Riesen nicht alles andere.
Likes: Daumen hoch und Likes von allen Quellen, jeweils halb so viel wert wie ein Download auf der Log-Skala.
Verbreitungsrate: Wie viele Downloads ein Modell gerade pro Tag bekommt, aus dem Unterschied zwischen zwei Messungen einer Quelle. Ein Viertel der Gewichtung des Download-Begriffs.
Gemessen und geschätzt: Gemessen bedeutet, dass es zwei Messwerte einer Quelle gibt und der Unterschied echt ist. Geschätzt heißt, es ist nur die heutige Gesamtsumme bekannt und die Vergangenheit wird über die Lebensdauer des Modells verteilt; die Seite sagt, welche Variante angezeigt wird.
Seeder: Jemand, der eine Kopie der Gewichte online hält, damit andere sie über einen Torrent herunterladen können, oder ein gehosteter Spiegel, der dasselbe macht. Jeder davon zählt als 1.000 Downloads.
AI Horde: Ein Freiwilligennetzwerk, das kostenlos Bilder auf gespendeten Computern generiert. Die Anzahl der Bilder, die es mit einem Modell erstellt hat, ist öffentlich und jedes zählt als ein Download.
Generierungsseiten: Seiten, die eigene Kopien eines Modells hosten und Leute damit generieren lassen, wie PixAI, SeaArt und Yodayo. Ihre Downloads zählen wie bei Civitai und jeder Generierungslauf als ein Download.
OpenRouter Tokens: Ein Textmodell, das über eine API bereitgestellt wird, wie Claude oder GPT, hat keine Gewichte zum Herunterladen, daher wird seine Nutzung in Tokens gemessen: die Textstücke, die es über OpenRouter gelesen und geschrieben hat, einem Gateway, das viele Apps nutzen, in den letzten 30 Tagen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Vollständiges Modell (Checkpoint): Die Gewichte selbst, die Datei, die eigenständig generiert. Sie bekommt einen Bonus, weil Add-ons davon abhängen.
LoRA und Embedding: Kleine Zusatzdateien, die die Gewichte von jemand anderem in Richtung eines Stils, Charakters oder Konzepts lenken. Sie können nicht alleine laufen.
Familie und Gewichte: Die Basis, auf der ein Modell aufgebaut ist, wie SD 1.5, SDXL, Flux oder Wan. Jedes Modell erbt das Veröffentlichungsdatum der Gewichte seiner Familie.
Alter: Abzüge je nachdem, wie lange die Gewichte der Familie schon draußen sind: 150° pro Jahr, bis zu 750°. Alte Downloads, die Jahre zum Ansammeln hatten, bleiben oben in der Liste eingefroren.
Familien-Boost: Ein kleiner, begrenzter Schub für LoRAs einer Familie, die diese Seite gerade vorantreibt, immer in der Aufschlüsselung aufgeführt.
Stand-in-Wert: Eine stabile Zahl unter der Mindestgrenze, die einem Modell gegeben wird, über das noch keine Quelle berichtet hat, damit die Listen vollständig bleiben. Sie rangiert nie über einem Modell mit Daten.
Neu! (Schonfrist): Ein Modell, das weniger als 7 Tage alt ist, zeigt Neu! statt einer Punktzahl und nimmt keinen Platz in den Rankings ein. Seine Punktzahl wird ab dem ersten Tag berechnet, aber ein Modell, das einen Tag alt ist, wächst schneller als alles andere, daher wäre ohne die Wartezeit das #1 Modell der Woche immer das, das gestern herauskam, statt das, das sich eine Woche gehalten hat.
Trend: Wie das Wachstum eines Modells über einen Zeitraum im Vergleich zum typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum ist. Schneller als üblich bedeutet Anstieg, langsamer bedeutet Rückgang.
Typisches Modell: Die Mitte des Katalogs: Die Hälfte der Modelle mit einer Zahl wuchs schneller im Zeitraum, die andere Hälfte langsamer.

Wie sich die Beliebtheit dieses Modells im Vergleich zum Rest des Katalogs entwickelt hat: sein Wachstum bei Downloads, Likes und Nutzung in jedem Zeitraum, gemessen am typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum, mit dem Heat-Score zu diesem Zeitpunkt. Über dem typischen Wachstum bedeutet ein Anstieg, darunter ein Rückgang. Die Vergangenheit wird aus den heutigen Gesamtzahlen, dem ersten Tag des Modells und seiner gemessenen Download-Geschwindigkeit rekonstruiert, wenn zwei Messungen vorliegen; ein Modell, das zu Beginn eines Zeitraums nicht existierte, zeigt n/a an.

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KI-Modelle für Bild-, Video- und Texterzeugung

Laguna S 2.1 ist ein Textmodell für die Familie Text / LLM und wird auf ModelTrends.ai gelistet, einem reinen Lesekatalog für Open-Source-KI-Modelle für Bild, Video und Text. Vergleiche es mit anderen Text / LLM-Modellen und prüfe den Hitzewert, um den Trend zu sehen.

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