Весы открыты, могу ли я запускать Laguna S 2.1 локально?

Да, веса доступны на Hugging Face под лицензией OpenMDW-1.1, которая разрешает коммерческое использование и модификацию без запроса разрешения. Чекпоинт BF16 требует примерно 236 ГБ видеопамяти, поэтому нужны несколько GPU; доступны квантизированные варианты GGUF, FP8, NVFP4 и INT4 для снижения требований.

Сколько стоит Laguna S 2.1 и какое у неё контекстное окно?

Через API цена $0.09 за миллион входных токенов и $0.18 за миллион выходных, с контекстным окном в 1 048 576 токенов. При использовании бесплатного тарифа Poolside может использовать ваши данные для обучения модели.

Чем Laguna S 2.1 отличается от других моделей серии Laguna?

Она находится между Laguna XS 2.1 (33 млрд всего, 3 млрд активных) и Laguna M.1 (225 млрд всего, 23 млрд активных), принадлежит к одной архитектурной семье и совместима с теми же движками вывода: vLLM, SGLang, Transformers, TRT-LLM и llama.cpp.

▲

26.3%

эта неделя

Laguna S 2.1

9008°

#llm #poolside #логика #программирование #агенты #длинный контекст

Запустить модель

Предложения / Реклама

OpenRouter Терминал / API

Плата за токен

Общайся с этой моделью в браузере или вызывай её из кода с одним API-ключом.

Poolside | контекст 1 048 576 токенов | $0.09/тыс. входных, $0.18/тыс. выходных. Laguna S 2.1 — последняя модель для кодирующих агентов от PoolsideOpens in new tab. Laguna S 2.1 — модель с 118B параметров и 8B активных параметров, набирает 70.2% по Terminal-Bench 2.1 и 40.4% по DeepSWE, что делает её одной из сильнейших моделей кодирования в своей категории. Открытые веса под лицензией OpenMDW-1.1. Laguna S 2.1 предназначена для задач программной инженерии и агентского кодирования, и вы несете ответственность за подтверждение её пригодности для вашего применения. Laguna S 2.1 подчиняется…Poolside | контекст 1 048 576 токенов | $0.09/тыс. входных, $0.18/тыс. выходных. Laguna S 2.1 — последняя модель для кодирующих агентов от PoolsideOpens in new tab. Laguna S 2.1 — модель с 118B параметров и 8B активных параметров, набирает 70.2% по Terminal-Bench 2.1 и 40.4% по DeepSWE, что делает её одной из сильнейших моделей кодирования в своей категории. Открытые веса под лицензией OpenMDW-1.1. Laguna S 2.1 предназначена для задач программной инженерии и агентского кодирования, и вы несете ответственность за подтверждение её пригодности для вашего применения. Laguna S 2.1 подчиняется лицензии OpenMDW-1.1Opens in new tab и должна использоваться в соответствии с Политикой приемлемого использования PoolsideOpens in new tab. Мы не рекомендуем обходить защитные механизмы Laguna S 2.1 без реализации эквивалентных мер безопасности, соответствующих вашему случаю. Пожалуйста, сообщайте о уязвимостях безопасности или проблемах с безопасностью на [email protected]. Если вы используете Laguna S 2.1 бесплатно, мы можем использовать ваши входные и выходные данные для обучения и улучшения наших моделей.

Руководства по этой модели

Лучшие локальные LLM по задачам (октябрь 2026): подходящая открытая модель для каждой работы

Сколько VRAM мне действительно нужно для локального ИИ?

Что такое файл GGUF? Объяснение квантизированных моделей (Q4, Q8, fp8, NF4)

Как установить Ollama и запустить локальный ИИ (Windows, Mac, Linux)

Все руководства

Заметки капитана

Написано Captain, главным редактором

Заметки от 2026-10-13

Laguna S 2.1 — это модель Mixture-of-Experts с 118 миллиардами параметров от Poolside, при этом активных параметров на токен всего 8 миллиардов. Она создана для агентного программирования и задач с долгосрочным горизонтом, имеет контекстное окно на 1 миллион токенов и встроенное рассуждение между вызовами инструментов. Открытые веса под разрешительной лицензией OpenMDW-1.1 делают её серьёзным вариантом для команд, желающих самостоятельно запускать передового агента для программирования.

Известен

Высокие результаты в агентном программировании: 70,2% на Terminal-Bench 2.1, 40,4% на DeepSWE
Контекстное окно в 1 048 576 токенов для больших кодовых баз и долгосрочных задач
Встроенное чередующееся рассуждение между вызовами инструментов, регулируемое по запросу
Полностью разрешительная лицензия OpenMDW-1.1: коммерческое использование, модификация без необходимости разрешения
Доступны квантизированные варианты: FP8, NVFP4, INT4 и GGUF для гибкого развёртывания

Остерегайтесь

Весы BF16 требуют примерно 236 ГБ памяти на нескольких GPU; квантизированные варианты снижают требования, но с компромиссами.
Использование бесплатного тарифа позволяет Poolside использовать ваши входные и выходные данные для обучения модели.
Бенчмарки предоставлены Poolside; результаты сторонних тестов отмечены отдельно, сравнения зависят от оценщика.

Лучше всего подходит для

Программирование

Агенты и использование инструментов

Логика

Длинный контекст

Работает локально

Подсказки для проб

Отладка падающего набора тестов

У меня есть сервис на Python с FastAPI. Интеграционные тесты проходят локально, но в CI падают с ошибкой 422 Unprocessable Entity на POST /orders. Тело запроса идентично в обеих средах. Пройдись по наиболее вероятным причинам, напиши диагностический скрипт для CI, который логирует сырой запрос и ошибки валидации, и предложи исправления.

План рефакторинга по файлам

Мне нужно мигрировать Node.js Express приложение с CommonJS require() на синтаксис ES module import/export. В проекте около 40 файлов, используется Jest для тестов, есть несколько динамических require() вызовов. Дай пошаговый план миграции, отметь крайние случаи, которые не пройдут автоматически, и напиши shell-скрипт для механического переименования.

Аудит репозитория агентом

Веди себя как старший инженер, проверяющий pull request. Вот дифф изменений модуля аутентификации, где bcrypt заменён на Argon2. Проверь на регрессии безопасности, неверные параметры, отсутствие обработки ошибок и пробелы в тестах. Перечисли каждую проблему с указанием файла и строки, степени серьёзности и конкретного исправления.

Сравнить с

Laguna XS 2.1
Модель с открытыми весами
контекст из 262,144 токенов · $0.06/M вход, $0.12/M выход
GPT-6 Luna
Модель только с API
контекст из 1,050,000 токенов · $0.10/M вход, $0.50/M выход
Claude Opus 5.5
Модель только с API
контекст из 1,000,000 токенов · $4.00/M вход, $20.00/M выход
Muse Spark 1.3 Contributor
Модель только с API
контекст из 1,048,576 токенов · $0.10/M вход, $0.20/M выход

Больше текстовых моделей от poolside

Часто задаваемые вопросы

Весы открыты, могу ли я запускать Laguna S 2.1 локально?: Да, веса доступны на Hugging Face под лицензией OpenMDW-1.1, которая разрешает коммерческое использование и модификацию без запроса разрешения. Чекпоинт BF16 требует примерно 236 ГБ видеопамяти, поэтому нужны несколько GPU; доступны квантизированные варианты GGUF, FP8, NVFP4 и INT4 для снижения требований.
Сколько стоит Laguna S 2.1 и какое у неё контекстное окно?: Через API цена $0.09 за миллион входных токенов и $0.18 за миллион выходных, с контекстным окном в 1 048 576 токенов. При использовании бесплатного тарифа Poolside может использовать ваши данные для обучения модели.
Чем Laguna S 2.1 отличается от других моделей серии Laguna?: Она находится между Laguna XS 2.1 (33 млрд всего, 3 млрд активных) и Laguna M.1 (225 млрд всего, 23 млрд активных), принадлежит к одной архитектурной семье и совместима с теми же движками вывода: vLLM, SGLang, Transformers, TRT-LLM и llama.cpp.

Вердикт капитана
Действительно разрешительный агент для программирования с открытыми весами, который показывает результаты выше своего количества активных параметров, если у вас есть подходящее оборудование.

Карточка модели на Hugging Face

Капитан пишет эти заметки на основе описания модели и карточки модели. Цены и размеры контекста указаны на момент написания и могут измениться.

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

Тренд популярности Laguna S 2.1

Показатель популярности с 21 Jul 2026

Индекс популярности

9,008°

Эта неделя

▲

26.3%

8,977° тогда, 9,008° сейчас

Этот месяц

▲

222%

8,853° тогда, 9,008° сейчас

Прошлый год

n/a

Еще не выпущено/не отслеживается

7,000°

Базовый уровень

Шкала от 0° до 9 999°. Всё ниже 7,000° отведено моделям, по которым ещё нет данных от источников — им дают временное число, чтобы списки были полными. 7,000° — это начало измеренных данных: модель с реальными данными, но почти без скачиваний, стоит на этом уровне, а измерения добавляют градусы сверху. Базовый уровень ничего не говорит о модели; только градусы сверху её отличают.

+1,695°

Токены OpenRouter

4,469,209,626,464 токенов обработано этой моделью через OpenRouter за последние 30 дней, вместе с подсказками и ответами. Каждые 10,000,000 токенов считаются за одно скачивание в термине скачиваний, всего 446,920; токены последнего дня учитываются в коэффициенте роста. Источник: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+313°

Темп внедрения

Около 14,717 скачиваний в день, измеряется между двумя замерами источников, не считается по среднему за всё время. Скорость считается как четверть от общего показателя скачиваний, чтобы свежий всплеск был виден, но однодневный пик не перебивал годы использования.

Показать подробности

Каждое число на этом сайте можно проверить. Рейтинг популярности этой модели — 9,008°, и здесь он построен по частям, с итогом после каждого шага: базовый уровень, градусы, добавляемые каждым источником, бонус за тип модели и вычет за возраст весов. Цвета соответствуют диапазонам на графике выше. В конце есть словарь, где объяснены все термины.

1
Начинаем с базового уровня.
Почему 7,000°, а не ноль: шкала от 0° до 9 999°, и часть ниже 7,000° отведена моделям без данных от источников — им дают временное число, чтобы списки были полными и они не обгоняли модели с данными. 7,000° — начало измеренных данных. Модель с реальными данными, но почти без скачиваний, стоит здесь; всё, что дальше, — измерения, а пространство выше базового уровня содержит десять десятикратных шагов скачиваний по 300° каждый. Базовый уровень одинаков для всех моделей, он ничего не решает; решают градусы сверху.
7,000°
текущий итог
2
Добавь загрузки.
446,920 эквивалентов загрузок всего, с Токены OpenRouter. Десятикратное увеличение загрузок добавляет те же 300°, так что размер важен, но не доминирует в оценке.
+1,695°
8,695°
текущий итог
3
Добавь темп внедрения.
Примерно 14,717 загрузок в день сейчас, измерено между двумя замерами, с четвертью веса.
+313°
9,008°
текущий итог
=
Итоговый показатель heat.
Где эта модель находится в каждом списке на этом сайте. Ничто другое на него не влияет.
9,008°

Глоссарий: используемые здесь термины

Показатель heat: Одно число, показывающее, насколько модель сейчас используется и востребована, от 0° до 9,999°. Все списки на сайте с пометкой hottest сортируются именно по нему.
Минимум: 7,000° — стартовая точка для каждой модели с реальными данными. Шкала от 0° до 9,999°; часть ниже минимума отведена для моделей без данных, чтобы модели с данными всегда были выше. Минимум одинаков для всех и ничего не решает; градусы выше него — это измерение.
Эквиваленты загрузок: Всё, что считается как загрузка в оценке, сложенное вместе: сами загрузки, каждый сид торрента считается за 1,000, каждое изображение AI Horde и каждый запуск на сайте генерации считаются за один.
Логарифмическая шкала: Счёт по десяткам, а не по единицам: переход от 1,000 к 10,000 загрузок добавляет столько же градусов, сколько от 10,000 к 100,000. Это не даёт гигантам заглушать всё остальное.
Лайки: Одобрения и лайки со всех источников, каждый стоит половину загрузки на логарифмической шкале.
Темп внедрения: Сколько загрузок в день получает модель сейчас, по разнице между двумя замерами источника. Четверть веса от термина загрузки.
Измерено и оценено: Измерено значит, что есть два показания источника, и разница реальна. Оценено значит, что известна только сегодняшняя сумма, а прошлое распределено по жизни модели; сайт показывает, что именно отображается.
Сидер: Кто-то, кто хранит копию весов онлайн, чтобы другие могли скачать через торрент, или размещённое зеркало, делающие то же самое. Каждый такой считается за 1000 загрузок.
AI Horde: Волонтёрская сеть, которая бесплатно генерирует изображения на пожертвованных компьютерах. Количество изображений, созданных с моделью, публично, и каждое считается за одну загрузку.
Сайты генерации: Сайты, которые хранят свои копии модели и позволяют людям генерировать с ней, например PixAI, SeaArt и Yodayo. Их загрузки считаются как у Civitai, и каждый запуск генерации — за одну загрузку.
Токены OpenRouter: Текстовая модель, обслуживаемая через API, такая как Claude или GPT, не имеет весов для скачивания, поэтому её использование измеряется токенами: кусочками текста, которые она прочитала и написала через OpenRouter, шлюз, который используют многие приложения, за последние 30 дней. Каждые 10,000,000 токенов считаются за одно скачивание. Источник: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Полная модель (чекпоинт): Сами веса, файл, который генерирует самостоятельно. Получает бонус, потому что от него зависят дополнения.
LoRA и эмбеддинг: Небольшие файлы-дополнения, которые направляют чужие веса в сторону стиля, персонажа или концепции. Они не могут работать сами по себе.
Семейство и веса: База, на которой построена модель, например SD 1.5, SDXL, Flux или Wan. Каждая модель наследует дату выпуска весов своего семейства.
Возраст: Градусы снимаются за то, как давно вышли веса семейства: 150° в год, максимум 750°. Старые загрузки, которые успели накопиться за годы, остаются вверху списка.
Буст семейства: Небольшой ограниченный толчок для LoRA из семейства, которое этот сайт сейчас продвигает, всегда указан в разбивке.
Оценка-замена: Стабильное число ниже минимального, даваемое модели, о которой ещё нет данных, чтобы списки были полными. Никогда не выше модели с данными.
Новинка! (период ожидания): Модель младше 7 дней показывает Новинка! вместо оценки и не занимает место в рейтинге. Её оценка вычисляется с первого дня, но модель в один день растёт быстрее всего, поэтому без ожидания #1 недели всегда была бы модель, вышедшая вчера, а не та, что держалась неделю.
Тренд: Как рост модели за период сравнивается с типичным ростом модели за тот же период. Быстрее типичного — рост, медленнее — падение.
Типичная модель: Средина каталога: половина моделей с цифрой росли быстрее за период, половина медленнее.

Как менялась популярность этой модели по сравнению с остальным каталогом: её рост по загрузкам, лайкам и использованию за каждый период, измеренный относительно типичного роста моделей за тот же период, с учётом её текущего показателя heat score. Если выше типичного роста — значит рост, если ниже — спад. Прошлое восстанавливается по сегодняшним итогам, первому дню модели и скорости загрузок, если есть два замера; если модель не существовала в начале периода, показывается n/a.

Похожие модели

ИИ-модели для генерации изображений, видео и текста

Laguna S 2.1 — это текстовая модель для семейства Text / LLM, представленная на ModelTrends.ai, каталоге открытых ИИ-моделей для изображений, видео и текста, доступном только для чтения. Сравните её с другими моделями Text / LLM и посмотрите индекс популярности, чтобы оценить тренд.

Другие модели Text / LLM Другие Текст / LLM Text / LLM llm poolside логика программирование агенты длинный контекст локально

Обзор по семействам моделей