Laguna XS 2.1'i yerel olarak çalıştırabilir miyim?

Evet, ağırlıklar OpenMDW-1.1 lisansı altında açıktır ve model Ollama ile llama.cpp üzerinde mevcuttur. Poolside, 36 GB RAM'li bir Mac'in yeterli olduğunu belirtmektedir.

Laguna XS 2.1'in maliyeti nedir ve bağlam uzunluğu ne kadardır?

API üzerinden giriş token başına 0,06$ ve çıkış token başına 0,12$ ücretlendirilir, bağlam penceresi 262.144 token ve istekte 32K'ya kadar çıktı tokeni destekler.

Laguna XS 2.1, Laguna XS.2'den nasıl farklıdır?

Laguna XS.2'ye kıyasla SWE-bench Çokdilli'de %5,4'lük bir iyileşme ve terminal tarzı görevlerde daha güçlü skorlar sunar; ayrıca FP8 KV önbellek kuantizasyonu ile daha düşük bellek kullanımı sağlar.

Laguna XS 2.1

2460°

#llm #poolside #akıl yürütme #kodlama #ajanlar #uzun bağlam

Modeli çalıştır

Teklifler / Reklamlar

OpenRouter Terminal / API

Token başına ödeme

Bu modelle tarayıcıda sohbet edin veya tek bir API anahtarıyla kodunuzdan çağırın.

Poolside | 262,144 token bağlam | $0.06/M giriş, $0.12/M çıkış. Laguna XS 2.1, PoolsideOpens in new tab tarafından 33B-A3B kategorisindeki en yeni kodlama ajanı modelidir ve Nisan 2026'da yayınlanan Laguna XS.2 modelinden bir adım ileridir. Araç çağrısı ve muhakeme yeteneklerini kompakt bir yapıyla birleştirir, 256K bağlam penceresi ve 32K çıktı tokenına kadar destek sunar. Hızlı ve maliyet-etkin ajan kodlama iş akışları için FP8'e kuantize edilmiştir. Laguna XS 2.1, yazılım mühendisliği ve ajan kodlama kullanım durumları için tasarlanmıştır ve amacınıza uygunluğunu doğrulamak sizin…Poolside | 262,144 token bağlam | $0.06/M giriş, $0.12/M çıkış. Laguna XS 2.1, PoolsideOpens in new tab tarafından 33B-A3B kategorisindeki en yeni kodlama ajanı modelidir ve Nisan 2026'da yayınlanan Laguna XS.2 modelinden bir adım ileridir. Araç çağrısı ve muhakeme yeteneklerini kompakt bir yapıyla birleştirir, 256K bağlam penceresi ve 32K çıktı tokenına kadar destek sunar. Hızlı ve maliyet-etkin ajan kodlama iş akışları için FP8'e kuantize edilmiştir. Laguna XS 2.1, yazılım mühendisliği ve ajan kodlama kullanım durumları için tasarlanmıştır ve amacınıza uygunluğunu doğrulamak sizin sorumluluğunuzdadır. Laguna XS 2.1, OpenMDW-1.1 LisansıOpens in new tab kapsamındadır ve Poolside'ın Kabul Edilebilir Kullanım PolitikasıOpens in new tab ile uyumlu kullanılmalıdır. Laguna XS 2.1 güvenlik korumalarını, kullanım durumunuza uygun eşdeğer önlemler uygulamadan aşmanızı tavsiye etmiyoruz. Güvenlik açıkları veya güvenlik endişelerini [email protected] adresine bildirin. Laguna XS 2.1'i ücretsiz kullanıyorsanız, girdileriniz ve çıktılarınız modellerimizi eğitmek ve geliştirmek için kullanılabilir.

Bu model için rehberler

Ollama vs LM Studio (2026): Hangi Yerel AI Uygulamasını Kullanmalı ve Her Biri Hangi Üst Modelleri Çalıştırıyor

Kullanım Amacına Göre En İyi Yerel LLM (Ekim 2026): Her İş İçin Doğru Açık Model

Yerel AI için aslında ne kadar VRAM gerekiyor?

GGUF dosyası nedir? Kuantize modellerin açıklaması (Q4, Q8, fp8, NF4)

Tüm rehberler

Kaptanın notları

Captain tarafından yazıldı, ev editörü

2026-10-13 tarihli notlar

Laguna XS 2.1, Poolside tarafından geliştirilen 33 milyar parametreli Mixture-of-Experts kodlama ajanıdır; token başına yalnızca 3 milyar parametre aktif olur, bu da onu 36 GB Mac üzerinde gerçekten çalıştırılabilir kılar. Yerel akıl yürütme ile araç çağrısını 256K bağlam penceresinde birleştirir ve açık ağırlıkları tam izinli ticari lisans altında sunulur. Ajan tabanlı kodlama veya uzun vadeli yazılım mühendisliği görevleri için tam da buna göre tasarlanmıştır.

İle tanınır

Araç çağrıları arasında iç içe geçmiş akıl yürütmeyle ajan tabanlı kodlama
Ollama veya llama.cpp üzerinden 36 GB Mac'te yerel çalıştırma
256K bağlam penceresi ve 32K'ya kadar çıktı tokeni
Tam izinli OpenMDW-1.1 lisansı, ticari kullanım dahil
FP8-kuantize edilmiş KV önbelleği, bellek ve çıkarım maliyetlerini düşük tutar

Dikkat et

Ücretsiz katman kullanımı Poolside'ın girdileriniz ve çıktılarınız üzerinde eğitim yapmasına izin verir.
Yayınlanmış tüm kodlama metriklerinde benzer boyuttaki Qwen3.6-35B-A3B'nin gerisinde kalır.
Yazılım mühendisliği için tasarlanmıştır; diğer kullanım durumları için uygunluğu sizin değerlendirmeniz gerekir.

En iyi

Kodlama

Ajanlar ve araç kullanımı

Muhakeme

Uzun bağlam

Yerel çalışır

Denenecek istemler

Başarısız test paketini hata ayıkla

Bir Python Flask API'm var. Test paketi yerelde geçiyor ama CI'da şu hata ile başarısız oluyor: AssertionError: 401 != 200, /api/orders uç noktasında. Uç nokta Bearer token gerektiriyor. İşte test dosyası ve rota işleyici. Temel nedeni belirle ve testi her iki ortamda da doğru geçecek şekilde yeniden yaz.

Asenkron ajanlar için yeniden düzenle

Bu senkron Python betiğini, sırasıyla üç harici API çağrısı yapıyor, asyncio ve aiohttp kullanarak asenkron hale getir. Üç çağrı birbirinden bağımsız. Tüm hata işleme korunacak, her istek için 10 saniyelik zaman aşımı eklenecek ve yaptığın her değişikliği açıkla.

Çok adımlı kod geçişi planla

Node.js Express uygulamasını CommonJS require()'den ES modül import/export sözdizimine geçirmek istiyorum. Projede 40 dosya var, testler Jest ile yazılmış ve birkaç dinamik require() çağrısı var. Adım adım geçiş planı ver, dinamik require durumlarını ayrı işaretle ve güncellenmiş package.json ile Jest konfigürasyonunu yaz.

İle karşılaştır

Laguna S 2.1
Açık ağırlıklı model
1,048,576 token bağlam · $0.09/M girdi, $0.18/M çıktı
GPT-6 Luna
Sadece API modeli
1,050,000 token bağlam · $0.10/M girdi, $0.50/M çıktı
Claude Opus 5.5
Sadece API modeli
1,000,000 token bağlam · $4.00/M girdi, $20.00/M çıktı
Muse Spark 1.3 Contributor
Sadece API modeli
1,048,576 token bağlam · $0.10/M girdi, $0.20/M çıktı

poolside tarafından daha fazla metin modeli

İnsanların sorduğu sorular

Laguna XS 2.1'i yerel olarak çalıştırabilir miyim?: Evet, ağırlıklar OpenMDW-1.1 lisansı altında açıktır ve model Ollama ile llama.cpp üzerinde mevcuttur. Poolside, 36 GB RAM'li bir Mac'in yeterli olduğunu belirtmektedir.
Laguna XS 2.1'in maliyeti nedir ve bağlam uzunluğu ne kadardır?: API üzerinden giriş token başına 0,06$ ve çıkış token başına 0,12$ ücretlendirilir, bağlam penceresi 262.144 token ve istekte 32K'ya kadar çıktı tokeni destekler.
Laguna XS 2.1, Laguna XS.2'den nasıl farklıdır?: Laguna XS.2'ye kıyasla SWE-bench Çokdilli'de %5,4'lük bir iyileşme ve terminal tarzı görevlerde daha güçlü skorlar sunar; ayrıca FP8 KV önbellek kuantizasyonu ile daha düşük bellek kullanımı sağlar.

Kaptanın kararı
İzinli lisans ve gerçek kıyaslama kazanımlarıyla yerelde çalıştırılabilen, hafif bir kodlama ajanı; ancak Qwen3.6-35B-A3B her yayınlanmış skorla hala önde.

Hugging Face'de model kartı

Kaptan bu notları modelin kendi açıklaması ve model kartından yazıyor. Fiyatlar ve bağlam boyutları yazım anındaki sağlayıcıya aittir ve değişebilir.

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

Not this creator?

Get your own badge

Bu skor nasıl hesaplanıyor

Bu modelin henüz herhangi bir kaynaktan popülerlik verisi yok, bu yüzden listelerin tamamlanması için 7,000° altında bir geçici sayı taşıyor. Verisi olan bir modelin önünde asla sıralanmaz. Bir kaynak rapor verdiğinde burada detaylar görünür.

Terimler: burada kullanılan ifadeler

Isı puanı: Bir modelin şu anda ne kadar kullanıldığı ve istendiğini gösteren tek sayı, 0° ile 9.999° arasında. Bu sitedeki en sıcak modeller listeleri buna göre sıralanır, başka hiçbir şeyle değil.
Taban: Gerçek verisi olan her modelin başladığı 7.000°. Ölçek 0° ile 9.999° arasında; tabanın altı veri olmayan modeller için ayrılmıştır, böylece veri olan model her zaman veri olmayanın üstünde yer alır. Taban herkes için aynıdır ve karar vermez; üzerindeki derece ölçümdür.
İndirme eşdeğerleri: Puanın indirme olarak saydığı her şeyin toplamı: indirmeler, her torrent seed'ı 1.000 olarak, her AI Horde resmi ve her jenerasyon sitesindeki çalışma bir olarak sayılır.
Logaritmik ölçek: Onluk sayma, bire bir değil: 1.000'den 10.000'e çıkmak, 10.000'den 100.000'e çıkmakla aynı dereceyi ekler. Devlerin diğerlerini gölgelemesini engeller.
Beğeniler: Her kaynaktan gelen beğeni ve onaylar, logaritmik ölçekte bir indirmenin yarısı değerinde.
Benimsenme oranı: Bir modelin şu anda günde kaç indirme aldığı, bir kaynağın iki ölçümü arasındaki farktan hesaplanır. İndirme teriminin dörtte biri ağırlığında.
Ölçülen ve tahmin edilen: Ölçülen, bir kaynaktan iki okuma olduğu ve farkın gerçek olduğu anlamına gelir. Tahmin edilen ise sadece bugünün toplamının bilindiği ve geçmişin modelin ömrü boyunca dağıtıldığı anlamına gelir; site hangisini gösterdiğini belirtir.
Seeder: Ağırlıkların bir kopyasını torrent üzerinden başkalarının indirebilmesi için çevrimiçi tutan biri veya aynı işi yapan barındırılan bir ayna. Her biri 1.000 indirme olarak sayılır.
AI Horde: Bağışlanan bilgisayarlarda ücretsiz olarak görüntü üreten gönüllü bir ağ. Bir modelle yaptığı görüntü sayısı açıktır ve her biri bir indirme olarak sayılır.
Üretim siteleri: Kendi modellerinin kopyalarını barındıran ve insanların bunlarla üretim yapmasına izin veren siteler, örneğin PixAI, SeaArt ve Yodayo. İndirmeleri Civitai gibi sayılır ve her üretim bir indirme olarak kabul edilir.
OpenRouter tokenları: Claude veya GPT gibi API üzerinden sunulan bir metin modelinin indirilecek ağırlıkları yoktur, bu yüzden kullanımı tokenlarla ölçülür: son 30 günde OpenRouter üzerinden okuduğu ve yazdığı metin parçaları. Her 10,000,000 token bir indirme sayılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Tam model (checkpoint): Ağırlıkların kendisi, kendi başına üretim yapan dosya. Eklentilerin buna bağlı olması nedeniyle ekstra puan alır.
LoRA ve embedding: Başkasının ağırlıklarını belirli bir stile, karaktere veya konsepte yönlendiren küçük eklenti dosyaları. Tek başlarına çalışamazlar.
Aile ve ağırlıklar: Bir modelin üzerine kurulduğu temel, örneğin SD 1.5, SDXL, Flux veya Wan. Her model ailesinin ağırlıklarının yayın tarihini miras alır.
Yaş: Ailenin ağırlıklarının ne kadar önce çıktığına göre çıkarılan derece: yılda 150°, maksimum 750°. Yıllar içinde biriken eski indirmeleri listenin en üstünde tutar.
Aile desteği: Bu sitenin şu anda desteklediği bir ailenin LoRA'ları için küçük, sınırlı bir destek, her zaman detaylarda listelenir.
Yer tutucu puan: Henüz hiçbir kaynaktan rapor almamış bir modele verilen tabanın altındaki sabit bir sayı, böylece listeler eksiksiz kalır. Hiçbir zaman veri olan bir modelin üstünde sıralanmaz.
Yeni! (hoşgörü süresi): 7 günden daha yeni modeller puan yerine Yeni! gösterir ve sıralamada yer almaz. Puanları ilk günden hesaplanır, ancak bir günlük model her şeyden hızlı büyür, bu yüzden beklemeden haftanın #1'i her zaman dün çıkan model olurdu, haftalarca dayanmış olan değil.
Trend: Bir modelin belli bir dönemdeki büyümesinin, aynı dönemdeki tipik model büyümesiyle karşılaştırılması. Tipikten hızlıysa yükseliş, yavaşsa düşüş olarak okunur.
Tipik model: Kataloğun ortası: rakamı olan modellerin yarısı dönemde daha hızlı büyüdü, yarısı daha yavaş.

Benzer Modeller

GPT 6 Sol Pro

TEXT / LLM

Llama 3.1 Euryale 70B v2.2

Görsel, Video ve Metin Üretimi için Yapay Zeka Modelleri

Laguna XS 2.1, açık kaynak yapay zeka görsel, video ve metin modellerinin salt okunur kataloğu ModelTrends.ai'de listelenen Text / LLM ailesine ait bir metin modeli modelidir. Diğer Text / LLM modelleriyle karşılaştırın ve trendini görmek için popülerlik puanına bakın.

Daha fazla Text / LLM modeli Daha fazla Text / LLM Metin / LLM llm poolside akıl yürütme kodlama ajanlar uzun bağlam yerel

Model Ailesine Göre Göz At