האם המשקלים פתוחים והאם אפשר להריץ את Laguna S 2.1 מקומית?

כן, המשקלים זמינים ב-Hugging Face תחת רישיון OpenMDW-1.1, שמאפשר שימוש מסחרי ושינוי ללא צורך בהרשאה. נקודת הבדיקה BF16 דורשת כ-236GB זיכרון GPU, לכן תזדקק למספר כרטיסים; זמינות גם גרסאות מקוונטות GGUF, FP8, NVFP4 ו-INT4 להורדת הדרישה.

כמה עולה Laguna S 2.1 ומה גודל חלון ההקשר?

באמצעות ה-API המחיר הוא $0.09 לכל מיליון טוקני קלט ו-$0.18 לכל מיליון טוקני פלט, עם חלון הקשר של 1,048,576 טוקנים. בשימוש בחינם, Poolside עשויה להשתמש בקלט ובפלט שלך לשיפור המודל.

איך Laguna S 2.1 משתווה לשאר סדרת Laguna?

הוא ממוקם בין Laguna XS 2.1 (33 מיליארד סה"כ, 3 מיליארד פעילים) ל-Laguna M.1 (225 מיליארד סה"כ, 23 מיליארד פעילים), משתף את אותה משפחת ארכיטקטורה ותואם למנועי אינפרנס זהים: vLLM, SGLang, Transformers, TRT-LLM ו-llama.cpp.

▲

26.3%

השבוע הזה

Laguna S 2.1

9008°

#llm #poolside #הסקת מסקנות #תכנות #סוכנים #הקשר ארוך

הפעל את המודל הזה

הצעות / פרסומות

OpenRouter טרמינל / API

תשלום לפי טוקן

שוחח עם המודל הזה בדפדפן או קרא לו מהקוד שלך עם מפתח API אחד.

Poolside | הקשר של 1,048,576 טוקנים | $0.09/M קלט, $0.18/M פלט. Laguna S 2.1 הוא מודל סוכני קידוד עדכני של PoolsideOpens in new tab. Laguna S 2.1 הוא מודל עם 118 מיליארד פרמטרים בסך הכל ו-8 מיליארד פרמטרים פעילים, עם ציון של 70.2% ב-Terminal-Bench 2.1 ו-40.4% ב-DeepSWE, מה שהופך אותו לאחד המודלים החזקים ביותר בקידוד בקטגוריה שלו. משקל פתוח תחת רישיון OpenMDW-1.1. Laguna S 2.1 מיועד להנדסת תוכנה ושימוש סוכני בקידוד, ואתה אחראי לוודא שהוא מתאים ליישום המיועד שלך. Laguna S 2.1 כפוף לרישיון OpenMDW-1.1Opens in new tab, ויש להשתמש בו בהתאם למדיניות השימוש המקובל של PoolsideOpens in new tab. אנו…Poolside | הקשר של 1,048,576 טוקנים | $0.09/M קלט, $0.18/M פלט. Laguna S 2.1 הוא מודל סוכני קידוד עדכני של PoolsideOpens in new tab. Laguna S 2.1 הוא מודל עם 118 מיליארד פרמטרים בסך הכל ו-8 מיליארד פרמטרים פעילים, עם ציון של 70.2% ב-Terminal-Bench 2.1 ו-40.4% ב-DeepSWE, מה שהופך אותו לאחד המודלים החזקים ביותר בקידוד בקטגוריה שלו. משקל פתוח תחת רישיון OpenMDW-1.1. Laguna S 2.1 מיועד להנדסת תוכנה ושימוש סוכני בקידוד, ואתה אחראי לוודא שהוא מתאים ליישום המיועד שלך. Laguna S 2.1 כפוף לרישיון OpenMDW-1.1Opens in new tab, ויש להשתמש בו בהתאם למדיניות השימוש המקובל של PoolsideOpens in new tab. אנו ממליצים לא לעקוף את אמצעי הבטיחות של Laguna S 2.1 ללא יישום אמצעי הפחתה שווי ערך המתאימים למקרה השימוש שלך. יש לדווח על פרצות אבטחה או חששות בטיחות ל-[email protected]. אם אתה משתמש ב-Laguna S 2.1 בחינם, ייתכן שנשתמש בקלטים ובפלטים שלך לאימון ושיפור המודלים שלנו.

מדריכים לדגם זה

ה-LLM המקומי הטוב ביותר לפי מקרה שימוש (אוקטובר 2026): הדגם הפתוח המתאים לכל עבודה

כמה VRAM אני באמת צריך ל-AI מקומי?

מה זה קובץ GGUF? הסבר על מודלים מכווצים (Q4, Q8, fp8, NF4)

איך להתקין את Ollama ולהפעיל AI מקומי (Windows, Mac, Linux)

כל המדריכים

הערות הקפטן

נכתב על ידי Captain, העורך הבית

הערות מ-2026-10-13

Laguna S 2.1 הוא מודל קידוד מסוג Mixture-of-Experts עם 118 מיליארד פרמטרים מבית Poolside, כאשר רק 8 מיליארד פרמטרים פעילים לכל טוקן. הוא בנוי למשימות הנדסת תוכנה אייג'נטית ומשימות קידוד ארוכות טווח, עם חלון הקשר של מיליון טוקנים והסקת מסקנות טבעית בין קריאות לכלים. המשקלים הפתוחים תחת רישיון OpenMDW-1.1 המאפשר שימוש חופשי הופכים אותו לאופציה רצינית לצוותים שרוצים לארח בעצמם סוכן קידוד ברמת קצה.

ידוע ב

תוצאות חזקות בקידוד אייג'נטי: 70.2% ב-Terminal-Bench 2.1, 40.4% ב-DeepSWE
חלון הקשר של 1,048,576 טוקנים עבור בסיסי קוד גדולים ומשימות ארוכות טווח
הסקת מסקנות משולבת טבעית בין קריאות לכלים, הניתנת לשליטה לפי בקשה
רישיון OpenMDW-1.1 מלא ומאפשר שימוש מסחרי, שינוי, ללא צורך בהרשאה
זמינות גרסאות מקוונטות: FP8, NVFP4, INT4 ו-GGUF לפריסה גמישה

שימו לב ל

משקלי BF16 דורשים כ-236GB זיכרון GPU על פני מספר כרטיסים; גרסאות מקוונטות מקלות על זה אך מוסיפות פשרות.
שימוש בחינם מאפשר ל-Poolside להשתמש בקלט ופלט שלך לאימון המודל.
מדדי ביצועים מדווחים על ידי Poolside; ציונים מצד שלישי מסומנים כך והשוואות משתנות לפי המעריך.

הכי טוב ל

הנחיות לנסות

איתור שגיאות במבחני בדיקה נכשלות

יש לי שירות Python FastAPI. מבחני האינטגרציה עוברים מקומית אך נכשלות ב-CI עם שגיאת 422 Unprocessable Entity ב-POST /orders. גוף הבקשה זהה בשני הסביבות. עבור על הסיבות הסבירות ביותר, כתוב סקריפט אבחון להרצה ב-CI שירשום את הבקשה הגולמית ואת שגיאות האימות, והצע תיקונים.

תכנון רפקטורינג בין קבצים

אני צריך למגר אפליקציית Node.js Express מ-CommonJS require() לסינטקס ES module import/export. הפרויקט כולל כ-40 קבצים, משתמש ב-Jest למבחנים ויש כמה קריאות require() דינמיות. תן לי תוכנית מיגרציה שלב-אחר-שלב, הדגש מקרים קיצוניים שיכולים להישבר אוטומטית, וכתוב סקריפט shell לטיפול בשמות מחדש מכאניים.

בדיקת קוד אייג'נטית

פעל כמהנדס בכיר הסוקר בקשת משיכה. הנה דיפ של שינויים במודול אימות שמחליף bcrypt ב-Argon2. בדוק רגרסיות אבטחה, בחירות פרמטר שגויות, טיפול שגיאות חסר, וכל פער במבחנים. פרט כל בעיה עם קובץ ושורת קוד, חומרה, ותיקון קונקרטי.

השווה עם

Laguna XS 2.1
מודל עם משקלים פתוחים
הקשר של 262,144 טוקנים · קלט $0.06/M, פלט $0.12/M
GPT-6 Luna
מודל רק ל-API
הקשר של 1,050,000 טוקנים · קלט $0.10/M, פלט $0.50/M
Claude Opus 5.5
מודל רק ל-API
הקשר של 1,000,000 טוקנים · קלט $4.00/M, פלט $20.00/M
Muse Spark 1.3 Contributor
מודל רק ל-API
הקשר של 1,048,576 טוקנים · קלט $0.10/M, פלט $0.20/M

עוד דגמי טקסט מ-poolside

שאלות שאנשים שואלים

האם המשקלים פתוחים והאם אפשר להריץ את Laguna S 2.1 מקומית?: כן, המשקלים זמינים ב-Hugging Face תחת רישיון OpenMDW-1.1, שמאפשר שימוש מסחרי ושינוי ללא צורך בהרשאה. נקודת הבדיקה BF16 דורשת כ-236GB זיכרון GPU, לכן תזדקק למספר כרטיסים; זמינות גם גרסאות מקוונטות GGUF, FP8, NVFP4 ו-INT4 להורדת הדרישה.
כמה עולה Laguna S 2.1 ומה גודל חלון ההקשר?: באמצעות ה-API המחיר הוא $0.09 לכל מיליון טוקני קלט ו-$0.18 לכל מיליון טוקני פלט, עם חלון הקשר של 1,048,576 טוקנים. בשימוש בחינם, Poolside עשויה להשתמש בקלט ובפלט שלך לשיפור המודל.
איך Laguna S 2.1 משתווה לשאר סדרת Laguna?: הוא ממוקם בין Laguna XS 2.1 (33 מיליארד סה"כ, 3 מיליארד פעילים) ל-Laguna M.1 (225 מיליארד סה"כ, 23 מיליארד פעילים), משתף את אותה משפחת ארכיטקטורה ותואם למנועי אינפרנס זהים: vLLM, SGLang, Transformers, TRT-LLM ו-llama.cpp.

פסק הדין של הקפטן
סוכן קידוד עם משקלים פתוחים באמת ומאפשר ביצועים גבוהים מעבר למספר הפרמטרים הפעילים, בתנאי שיש לך את החומרה להפעילו.

כרטיס דגם ב-Hugging Face

הקפטן כותב את ההערות האלו מתוך התיאור וכרטיס הדגם של המודל. מחירים וגודל ההקשר הם של הספק בזמן הכתיבה ויכולים להשתנות.

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

מגמת הפופולריות של Laguna S 2.1

ציון חום מאז 21 Jul 2026

ציון חום

9,008°

השבוע הזה

▲

26.3%

8,977° אז, 9,008° עכשיו

החודש הזה

▲

222%

8,852° אז, 9,008° עכשיו

השנה האחרונה

לא זמין

טרם שוחרר/נמדד

7,000°

רצפה

הסולם נע מ-0° עד 9,999°. כל מה שמתחת ל-7,000° נשמר לדגמים שאין עליהם דיווח ממקור כלשהו, שנושאים מספר תחליפי שם כדי לשמור על שלמות הרשימות. 7,000° הוא המקום שבו מתחילים הנתונים הנמדדים: דגם עם נתונים אמיתיים אך כמעט ללא הורדות יושב על הרצפה, והמדידות ממלאות את המעלות מעליה. הרצפה לא אומרת דבר על הדגם; רק המעלות מעליה אומרות, והן מה שמבדיל דגם מדגם.

+1,695°

אסימוני OpenRouter

4,469,209,626,464 אסימונים שעיבד המודל דרך OpenRouter ב-30 הימים האחרונים, כולל בקשות ותשובות. כל 10,000,000 אסימונים שווים הורדה אחת במונח ההורדה, 446,920 בסך הכל; אסימוני היום האחרון נכללים בקצב האימוץ. מקור: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+313°

קצב אימוץ

כ-14,717 הורדות ביום, נמדד בין שתי קריאות של המקורות, לא משוערך מממוצע חיים. הקצב שווה רבע ממונח ההורדה, כך שפרץ טרי מופיע בלי שזינוק של יום אחד יעקוף שנים של שימוש.

הצג פירוט מפורט

כל מספר באתר הזה ניתן לבדיקה. ציון החום של דגם זה הוא 9,008°, וכאן הוא בנוי מרכיב אחד בכל פעם, עם הסכום המצטבר אחרי כל אחד: הרצפה, המעלות שכל מקור מוסיף, הבונוס לסוג הדגם ומה שהגיל של המשקלים שלו מוריד. הצבעים הם רצועות הגרף למעלה. המילון בסוף מגדיר כל מונח.

1
התחל מהרצפה.
למה 7,000° ולא אפס: הסולם נע מ-0° עד 9,999°, והחלק מתחת ל-7,000° שמור למודלים שאין עליהם דיווח ממקור כלשהו, שנושאים שם מספר זמני כדי שהרשימות יישארו שלמות ולעולם לא יעקפו מודל עם נתונים. 7,000° הוא המקום שבו מתחילים הנתונים המדודים. מודל עם נתונים אמיתיים אך כמעט ללא הורדות יושב כאן; כל מה שמעל הוא מדידה, והחלל מעל הרצפה מחזיק עשר מדרגות של פי עשר בהורדות ב-300° כל אחת. הרצפה זהה לכל מודל, ולכן אינה קובעת דבר; המעלות שמעליה הן שקובעות.
7,000°
סכום מצטבר
2
הוסף את ההורדות.
446,920 שקולים להורדה בסך הכל, מ-אסימוני OpenRouter. עשר פעמים יותר הורדות מוסיפות את אותו 300°, כך שהגודל חשוב אך לא משתלט על הציון.
+1,695°
8,695°
סכום מצטבר
3
הוסף את קצב האימוץ.
כ-14,717 הורדות ביום כרגע, נמדד בין שתי קריאות, במשקל רבע.
+313°
9,008°
סכום מצטבר
=
ציון החום.
מיקום המודל בכל רשימה באתר זה. שום דבר אחר לא משנה את זה.
9,008°

מילון: המונחים כאן

ציון חום: מספר אחד שמייצג כמה מודל בשימוש ומבוקש כרגע, מ-0° עד 9,999°. כל רשימה באתר שאומרת "הכי חם" ממוינת לפי ציון זה בלבד.
רצפה: 7,000° שממנו מתחיל כל מודל עם נתונים אמיתיים. הסולם נע מ-0° עד 9,999°; החלק מתחת לרצפה שמור למודלים ללא נתונים, כך שמודל עם נתונים תמיד מדורג מעל מודל ללא. הרצפה זהה לכולם ואינה קובעת דבר; המעלות שמעליה הן המדידה.
שקולים להורדה: כל מה שהציון מתייחס אליו כהורדה, מצטבר: הורדות עצמן, כל משתף טורנט כשווה ל-1,000, כל תמונת AI Horde וכל הרצת יצירה באתר כשווה להורדה אחת.
סולם לוגריתמי: ספירה בעשרות, לא ביחידות: מעבר מ-1,000 ל-10,000 הורדות מוסיף את אותן מעלות כמו מעבר מ-10,000 ל-100,000. זה מונע מגיבורים להדחיק את כל השאר.
לייקים: אצבעות למעלה ולייקים מכל מקור, שווים חצי הורדה כל אחד בסולם הלוגריתמי.
קצב אימוץ: כמה הורדות ביום מקבל מודל כרגע, מההפרש בין שתי קריאות מקור. רבע ממשקל מונח ההורדה.
מדוד ומוערך: מדוד אומר שיש שתי קריאות מקור וההפרש אמיתי. מוערך אומר שרק סך היום ידוע והעבר מפוזר על חיי המודל; האתר מציין מה מוצג.
משתף: מישהו ששומר עותק של המשקלים באינטרנט להורדה דרך טורנט, או מראה מאוחסנת שעושה זאת. כל אחד שווה 1,000 הורדות.
AI Horde: רשת מתנדבים שיוצרת תמונות בחינם במחשבים שנתרמו. מספר התמונות שיצרה עם מודל הוא ציבורי, וכל אחת שווה הורדה אחת.
אתרי יצירה: אתרים שמארחים עותקים של מודל ומאפשרים יצירה איתו, כמו PixAI, SeaArt ו-Yodayo. ההורדות שלהם נספרות כמו ב-Civitai וכל הרצת יצירה שווה הורדה אחת.
אסימוני OpenRouter: מודל טקסט שמוגש דרך API, כמו Claude או GPT, אין לו משקלים להורדה, לכן השימוש נמדד באסימונים: חתיכות הטקסט שקרא וכתב דרך OpenRouter, שער שמשמש אפליקציות רבות, ב-30 הימים האחרונים. כל 10,000,000 אסימונים שווים הורדה אחת. מקור: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
מודל מלא (נקודת שמירה): המשקלים עצמם, הקובץ שנוצר בעצמו. מקבל בונוס כי התוספים תלויים בו.
LoRA והטמעה: קבצי תוסף קטנים שמכוונים משקלים של מישהו אחר לסגנון, דמות או מושג. הם לא יכולים לפעול לבד.
משפחה ומשקלים: הבסיס שעליו בנוי המודל, כמו SD 1.5, SDXL, Flux או Wan. כל מודל יורש את תאריך השחרור של משקלי המשפחה שלו.
גיל: מנוכים מעלות לפי כמה זמן עבר מאז יציאת משקלי המשפחה: 150° בשנה, עד 750°. זה שומר הורדות ישנות שהצטברו במשך שנים כדי להקפיא את הפסגה של הרשימה.
דחיפה משפחתית: דחיפה קטנה ומוגבלת לתוספי LoRA ממשפחה שהאתר מקדם כרגע, תמיד מופיעה בפירוט.
ציון מייצג: מספר יציב מתחת לתקרה שניתן למודל שאין עליו דיווח מקור עדיין, כדי שהרשימות יישארו שלמות. הוא אף פעם לא מדורג מעל מודל עם נתונים.
חדש! (תקופת חסד): מודל שגילו פחות מ-7 ימים מציג 'חדש!' במקום ציון ואינו תופס מקום בדירוג. הציון שלו מחושב מהיום הראשון, אבל מודל בן יום צומח מהר יותר מכולם, ולכן בלי ההמתנה המוביל השבועי היה תמיד מה שיצא אתמול במקום מה שהחזיק מעמד שבוע.
מגמה: איך הצמיחה של מודל בתקופה מסוימת משתווה לצמיחה הטיפוסית של מודל באותה תקופה. מהיר מהטיפוסי נקרא עלייה, איטי יותר ירידה.
מודל טיפוסי: האמצע של הקטלוג: חצי מהמודלים עם ציון צמחו מהר יותר בתקופה, וחצי לאט יותר.

איך הפופולריות של דגם זה השתנתה לעומת שאר הקטלוג: הצמיחה בהורדות, לייקים ושימוש בכל תקופה, נמדדת מול הצמיחה הטיפוסית של דגם באותה תקופה, עם ציון החום שלו באותו זמן. מעל הצמיחה הטיפוסית נקרא עלייה, מתחת לה ירידה. העבר משוחזר מסכומים של היום, היום הראשון של הדגם ומהירות ההורדה שנמדדה כשיש שתי קריאות; דגם שלא היה קיים בתחילת התקופה מציג n/a.

דגמים דומים

Mixtral 8x22B Instruct

TEXT / LLM

מודלי AI ליצירת תמונות, וידאו וטקסט

Laguna S 2.1 הוא מודל טקסט ממשפחת Text / LLM הרשומה ב-ModelTrends.ai, קטלוג לקריאה בלבד של מודלי AI פתוחים לתמונה, וידאו וטקסט. השווה אותו למודלים אחרים ממשפחת Text / LLM ובדוק את ציון החום שלו כדי לראות איך הוא במגמה.

עוד דגמים ממשפחת Text / LLM עוד טקסט / LLM ממשפחת Text / LLM llm poolside הסקת מסקנות תכנות סוכנים הקשר ארוך מקומי

דפדף לפי משפחת מודלים