ウェイトはオープンでLaguna S 2.1をローカルで実行できますか？

はい、ウェイトはOpenMDW-1.1ライセンスのもとHugging Faceで入手可能で、商用利用や改変に許可は不要です。BF16チェックポイントは約236GBのGPUメモリを必要とするため複数GPUが必要ですが、GGUF、FP8、NVFP4、INT4の量子化バリアントもありメモリ要件を軽減できます。

Laguna S 2.1の価格とコンテキストウィンドウは？

API経由での価格は入力トークン100万あたり0.09ドル、出力トークン100万あたり0.18ドルで、コンテキストウィンドウは1,048,576トークンです。無料プラン利用時はPoolsideが入力と出力をモデル改善に使用する場合があります。

Laguna S 2.1はLagunaシリーズの他モデルとどう違いますか？

Laguna XS 2.1（総33B、アクティブ3B）とLaguna M.1（総225B、アクティブ23B）の間に位置し、同じアーキテクチャファミリーでvLLM、SGLang、Transformers、TRT-LLM、llama.cppと互換性があります。

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26.3%

今週

Laguna S 2.1

9008°

#llm #poolside #推論 #コーディング #エージェント #長いコンテキスト

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ブラウザでこのモデルとチャットするか、1つのAPIキーでコードから呼び出せます。

Poolside | 1,048,576トークンコンテキスト | 入力$0.09/M、出力$0.18/M。Laguna S 2.1はPoolsideOpens in new tabの最新のコーディングエージェントモデルです。118B総パラメータで8Bが活性化され、Terminal-Bench 2.1で70.2%、DeepSWEで40.4%のスコアを記録し、同カテゴリで最も強力なコーディングモデルの一つです。OpenMDW-1.1ライセンスの下でオープンウェイトです。Laguna S 2.1はソフトウェアエンジニアリングおよびエージェントコーディング用途向けに設計されており、ご自身の用途に適切かどうかの確認は利用者の責任です。Laguna S 2.1はOpenMDW-1.1ライセンスOpens in new tabの対象であり、PoolsideのAcceptable Use PolicyOpens in new tabに準拠して使用してください。安全ガードレールを回避する場合は、用途に適した同等の緩和策を実装することを推奨します。セキュリティ脆弱性や安全性の懸念は[email protected]までご報告ください。無料でLaguna S 2.1を使用している場合、入力と出力はモデルの訓練と改善に利用されることがあります。

このモデルのガイド

ローカルAIに実際どれくらいのVRAMが必要？

GGUFファイルとは？量子化モデルの解説（Q4、Q8、fp8、NF4）

OllamaのインストールとローカルAIの実行方法（Windows、Mac、Linux）

すべてのガイド

キャプテンのメモ

Captainによる、ハウスエディター執筆

2026-10-13のメモ

Laguna S 2.1はPoolsideによる1180億パラメータのMixture-of-Expertsコーディングモデルで、トークンごとにわずか80億パラメータがアクティブになります。エージェント的なソフトウェアエンジニアリングや長期的なコーディングタスク向けに設計されており、100万トークンのコンテキストウィンドウとツール呼び出し間のネイティブな推論機能を備えています。寛容なOpenMDW-1.1ライセンスのもとでオープンウェイトが提供されており、フロンティアクラスのコーディングエージェントをセルフホストしたいチームにとって真剣な選択肢となります。

得意分野

強力なエージェント的コーディング結果：Terminal-Bench 2.1で70.2%、DeepSWEで40.4%
大規模コードベースや長期タスクに対応する1,048,576トークンのコンテキストウィンドウ
ツール呼び出し間のネイティブな交錯推論機能をリクエストごとに制御可能
完全に寛容なOpenMDW-1.1ライセンス：商用利用、改変、許可不要
柔軟な展開のためのFP8、NVFP4、INT4、GGUFの量子化バリアントを提供

注意点

BF16ウェイトは複数GPUで約236GBのメモリを必要とします。量子化バリアントはこれを軽減しますがトレードオフがあります。
無料プランの利用ではPoolsideが入力と出力をモデル学習に使用する場合があります。
ベンチマークはPoolsideによる自己申告であり、第三者のスコアは明示されており評価者によって比較が異なります。

最適な用途

試してみるプロンプト

失敗するテストスイートのデバッグ

PythonのFastAPIサービスがあります。統合テストはローカルでは通りますが、CIではPOST /ordersで422 Unprocessable Entityエラーが出て失敗します。リクエストボディは両環境で同一です。最も考えられる原因を順に説明し、CIで実行できる診断スクリプトを書いて生のリクエストと検証エラーをログに記録し、修正案を提案してください。

ファイル横断のリファクタ計画

Node.jsのExpressアプリをCommonJSのrequire()からESモジュールのimport/export構文に移行する必要があります。プロジェクトは約40ファイルで、テストはJestを使用し、動的なrequire()呼び出しがいくつかあります。段階的な移行計画を示し、自動的に壊れるエッジケースを指摘し、機械的なリネームを処理するシェルスクリプトを書いてください。

エージェント的リポジトリアudit

シニアエンジニアとしてプルリクエストをレビューしてください。bcryptをArgon2に置き換えた認証モジュールの差分があります。セキュリティの後退、誤ったパラメータ選択、エラーハンドリングの欠如、テストの抜けをチェックし、ファイルと行番号、重要度、具体的な修正案をリストアップしてください。

比較する

Laguna XS 2.1
オープンウェイトモデル
262,144トークンのコンテキスト · $0.06/M 入力、$0.12/M 出力
GPT-6 Luna
API専用モデル
1,050,000トークンのコンテキスト · $0.10/M 入力、$0.50/M 出力
Claude Opus 5.5
API専用モデル
1,000,000トークンのコンテキスト · $4.00/M 入力、$20.00/M 出力
Muse Spark 1.3 Contributor
API専用モデル
1,048,576トークンのコンテキスト · $0.10/M 入力、$0.20/M 出力

poolsideの他のテキストモデル

よくある質問

ウェイトはオープンでLaguna S 2.1をローカルで実行できますか？: はい、ウェイトはOpenMDW-1.1ライセンスのもとHugging Faceで入手可能で、商用利用や改変に許可は不要です。BF16チェックポイントは約236GBのGPUメモリを必要とするため複数GPUが必要ですが、GGUF、FP8、NVFP4、INT4の量子化バリアントもありメモリ要件を軽減できます。
Laguna S 2.1の価格とコンテキストウィンドウは？: API経由での価格は入力トークン100万あたり0.09ドル、出力トークン100万あたり0.18ドルで、コンテキストウィンドウは1,048,576トークンです。無料プラン利用時はPoolsideが入力と出力をモデル改善に使用する場合があります。
Laguna S 2.1はLagunaシリーズの他モデルとどう違いますか？: Laguna XS 2.1（総33B、アクティブ3B）とLaguna M.1（総225B、アクティブ23B）の間に位置し、同じアーキテクチャファミリーでvLLM、SGLang、Transformers、TRT-LLM、llama.cppと互換性があります。

キャプテンの評価
実行に必要なハードウェアがあれば、アクティブパラメータ数以上の実力を発揮する真に寛容なオープンウェイトのコーディングエージェントです。

Hugging Faceのモデルカード

キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。

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 の人気トレンド

21 Jul 2026以降のヒートスコア

ヒートスコア

9,008°

今週

▲

26.3%

8,977° 当時、9,008° 今

今月

▲

222%

8,852° 当時、9,008° 今

過去1年

n/a

まだリリース/追跡されていません

7,000°

基準値

スケールは0°から9,999°までです。7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、リストを完全に保つために仮の数値が割り当てられています。7,000°が実際のデータが始まる地点で、実データがほとんどないモデルはここに位置し、それより上の度数が測定値です。基準値自体はモデルについて何も示さず、上の度数だけがモデル間の違いを示します。

+1,695°

OpenRouterトークン

このモデルは過去30日間にOpenRouter経由で4,469,209,626,464トークンを処理しました。プロンプトと回答の合計です。10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントし、合計446,920です。最終日のトークンは採用率に加算されます。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。

+313°

普及率

ソースの2回の読み取り間で測定された1日あたり約14,717回のダウンロードです。生涯平均からの推測ではありません。速度はダウンロード項目の4分の1の重みで、新しい急増を示しつつ、1日の急激な増加が何年もの使用を上回らないようにしています。

詳細な内訳を表示

このサイトのすべての数字は確認できます。このモデルのヒートスコアは9,008°で、ここでは一つずつ要素を積み上げていき、各段階の合計を示しています：基準値、各ソースが加える度数、モデルの種類によるボーナス、そして重みの年齢による減算。色は上のチャートの帯を表しています。最後の用語集で全ての用語を定義しています。

1
基準値から始めます。
なぜ7,000°でゼロではないのか：スケールは0°から9,999°までで、7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、仮の数値が割り当てられてリストを完全に保ち、データのあるモデルより上位にならないようにしています。7,000°が実際のデータが始まる地点です。実データがほとんどないモデルはここに位置し、それ以降が測定値で、基準値の上には10段階の10倍増が300°ずつあります。基準値はすべてのモデルで同じなので、何も決めません。違いを決めるのはその上の度数です。
7,000°
累計合計
2
ダウンロード数を加算します。
合計でOpenRouterトークンから446,920のダウンロード相当数。ダウンロード数が10倍になると同じ300°が加算されるので、サイズは重要ですがスコアを独占することはありません。
+1,695°
8,695°
累計合計
3
普及率を追加します。
現在、2回の計測間で約14,717ダウンロード/日で、重みは4分の1です。
+313°
9,008°
累計合計
=
ヒートスコア。
このモデルがこのサイトのすべてのリストでどの位置にいるか。これ以外の調整はありません。
9,008°

用語集：ここで使われている用語

ヒートスコア: モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
フロア: 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
ダウンロード相当数: スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
対数スケール: 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
いいね: すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
普及率: 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
測定済みと推定: 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
シーダー: トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
AI Horde: 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
生成サイト: PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
OpenRouterトークン: ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
完全モデル（チェックポイント）: 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
LoRAと埋め込み: 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
ファミリーと重み: モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
年齢: ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
ファミリーブースト: このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
代替スコア: まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
新着！(猶予期間): 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
トレンド: ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
典型的なモデル: カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。

このモデルの人気がカタログ全体と比べてどう動いたかを示してるよ。期間ごとのダウンロード数、いいね数、使用数の伸びを、同じ期間の普通のモデルの伸びと比べてる。熱スコアもその時点のものだよ。普通の伸びより上なら人気が上がってる、下なら下がってるってこと。過去のデータは今日の合計、モデルの初日、ダウンロード速度の2回の計測から再構成してる。期間の初めに存在しなかったモデルはn/aになるよ。