Чи відкриті ваги і чи можу я запускати Laguna S 2.1 локально?

Так, ваги доступні на Hugging Face під ліцензією OpenMDW-1.1, яка дозволяє комерційне використання і модифікацію без дозволу. Контрольна точка BF16 потребує приблизно 236 ГБ пам’яті GPU, тому потрібні кілька GPU; також доступні квантизовані варіанти GGUF, FP8, NVFP4 і INT4 для зменшення вимог.

Скільки коштує Laguna S 2.1 і яке її контекстне вікно?

Через API це $0.09 за мільйон вхідних токенів і $0.18 за мільйон вихідних токенів, з контекстним вікном на 1 048 576 токенів. Якщо ви користуєтесь безкоштовним рівнем, Poolside може використовувати ваші вхідні та вихідні дані для покращення моделі.

Як Laguna S 2.1 порівнюється з іншими моделями серії Laguna?

Вона розташована між Laguna XS 2.1 (33 млрд загалом, 3 млрд активних) і Laguna M.1 (225 млрд загалом, 23 млрд активних), належить до тієї ж архітектурної сім’ї і сумісна з тими ж рушіями інференсу: vLLM, SGLang, Transformers, TRT-LLM і llama.cpp.

▲

26.3%

цього тижня

Laguna S 2.1

9008°

#llm #poolside #логіка #кодування #агенти #довгий контекст

Запустити модель

Пропозиції / Реклама

OpenRouter Термінал / API

Платити за токен

Спілкуйся з цією моделлю у браузері або викликай її з коду за допомогою одного API ключа.

Poolside | контекст 1,048,576 токенів | $0.09/M вхід, $0.18/M вихід. Laguna S 2.1 — остання модель агента кодування від PoolsideOpens in new tab. Laguna S 2.1 — модель з 118B загальних параметрів і 8B активних, що набирає 70.2% на Terminal-Bench 2.1 і 40.4% на DeepSWE, роблячи її однією з найсильніших моделей кодування у своїй категорії. Відкрита вага під ліцензією OpenMDW-1.1. Laguna S 2.1 призначена для випадків використання у програмній інженерії та агентському кодуванні, і ви несете відповідальність за підтвердження її відповідності вашим цілям. Laguna S 2.1 підпадає під ліцензію…Poolside | контекст 1,048,576 токенів | $0.09/M вхід, $0.18/M вихід. Laguna S 2.1 — остання модель агента кодування від PoolsideOpens in new tab. Laguna S 2.1 — модель з 118B загальних параметрів і 8B активних, що набирає 70.2% на Terminal-Bench 2.1 і 40.4% на DeepSWE, роблячи її однією з найсильніших моделей кодування у своїй категорії. Відкрита вага під ліцензією OpenMDW-1.1. Laguna S 2.1 призначена для випадків використання у програмній інженерії та агентському кодуванні, і ви несете відповідальність за підтвердження її відповідності вашим цілям. Laguna S 2.1 підпадає під ліцензію OpenMDW-1.1Opens in new tab і має використовуватися відповідно до Політики прийнятного використання PoolsideOpens in new tab. Ми рекомендуємо не обходити захисні механізми Laguna S 2.1 без впровадження суттєво еквівалентних заходів, відповідних вашому випадку використання. Будь ласка, повідомляйте про вразливості безпеки або проблеми безпеки на [email protected]. Якщо ви використовуєте Laguna S 2.1 безкоштовно, ми можемо використовувати ваші вхідні та вихідні дані для навчання та покращення наших моделей.

Посібники до цієї моделі

Найкращі локальні LLM за випадками використання (жовтень 2026): правильна відкрита модель для кожного завдання

Скільки VRAM мені справді потрібно для локального ШІ?

Що таке файл GGUF? Пояснення квантизованих моделей (Q4, Q8, fp8, NF4)

Як встановити Ollama і запустити локальний ШІ (Windows, Mac, Linux)

Усі посібники

Нотатки капітана

Написано Captain, головним редактором

Нотатки від 2026-10-13

Laguna S 2.1 — це модель кодування Mixture-of-Experts з 118 млрд параметрів від Poolside, з активними лише 8 млрд параметрів на токен. Вона створена для агентного програмування та завдань з довготривалим контекстом кодування, має контекстне вікно на 1 млн токенів і нативне логічне мислення між викликами інструментів. Відкриті ваги під ліцензією OpenMDW-1.1 роблять її серйозним варіантом для команд, які хочуть самостійно розгортати агент кодування класу «фронтир».

Відомий за

Високі результати агентного кодування: 70,2% на Terminal-Bench 2.1, 40,4% на DeepSWE
Контекстне вікно на 1 048 576 токенів для великих кодових баз і завдань з довготривалим контекстом
Нативне перемежоване логічне мислення між викликами інструментів, кероване на запит
Повністю дозволена ліцензія OpenMDW-1.1: комерційне використання, модифікація без потреби в дозволі
Доступні квантизовані варіанти: FP8, NVFP4, INT4 і GGUF для гнучкого розгортання

Зверніть увагу на

Ваги BF16 потребують приблизно 236 ГБ пам’яті на кількох GPU; квантизовані варіанти полегшують це, але мають компроміси.
Використання безкоштовного рівня дозволяє Poolside використовувати ваші вхідні та вихідні дані для навчання моделі.
Бенчмарки надає Poolside; результати сторонніх оцінок позначені відповідно, порівняння залежать від оцінювача.

Найкраще для

Кодування

Агенти та використання інструментів

Міркування

Довгий контекст

Працює локально

Підказки для спроби

Відлагодження тестового набору, що падає

У мене є сервіс Python FastAPI. Інтеграційні тести проходять локально, але падають у CI з помилкою 422 Unprocessable Entity на POST /orders. Тіло запиту однакове в обох середовищах. Розглянь найімовірніші причини, напиши діагностичний скрипт для запуску в CI, який логуватиме сирий запит і помилки валідації, і запропонуй виправлення.

План рефакторингу між файлами

Мені потрібно мігрувати Node.js Express додаток з CommonJS require() на синтаксис ES module import/export. Проєкт має близько 40 файлів, використовує Jest для тестів і має кілька динамічних викликів require(). Дай покроковий план міграції, познач крайні випадки, які ламаються автоматично, і напиши shell-скрипт для механічної заміни імен.

Аудит репозиторію агентом

Виступай як старший інженер, що перевіряє pull request. Ось diff змін у модулі аутентифікації, який замінює bcrypt на Argon2. Перевір на регресії безпеки, неправильний вибір параметрів, відсутність обробки помилок і пропуски тестів. Переліч кожну проблему з посиланням на файл і рядок, рівнем серйозності та конкретним виправленням.

Порівняти з

Laguna XS 2.1
Модель з відкритими вагами
контекст 262,144 токенів · $0.06/M вхід, $0.12/M вихід
GPT-6 Luna
Модель тільки з API
контекст 1,050,000 токенів · $0.10/M вхід, $0.50/M вихід
Claude Opus 5.5
Модель тільки з API
контекст 1,000,000 токенів · $4.00/M вхід, $20.00/M вихід
Muse Spark 1.3 Contributor
Модель тільки з API
контекст 1,048,576 токенів · $0.10/M вхід, $0.20/M вихід

Більше текстових моделей від poolside

Питання, які задають люди

Чи відкриті ваги і чи можу я запускати Laguna S 2.1 локально?: Так, ваги доступні на Hugging Face під ліцензією OpenMDW-1.1, яка дозволяє комерційне використання і модифікацію без дозволу. Контрольна точка BF16 потребує приблизно 236 ГБ пам’яті GPU, тому потрібні кілька GPU; також доступні квантизовані варіанти GGUF, FP8, NVFP4 і INT4 для зменшення вимог.
Скільки коштує Laguna S 2.1 і яке її контекстне вікно?: Через API це $0.09 за мільйон вхідних токенів і $0.18 за мільйон вихідних токенів, з контекстним вікном на 1 048 576 токенів. Якщо ви користуєтесь безкоштовним рівнем, Poolside може використовувати ваші вхідні та вихідні дані для покращення моделі.
Як Laguna S 2.1 порівнюється з іншими моделями серії Laguna?: Вона розташована між Laguna XS 2.1 (33 млрд загалом, 3 млрд активних) і Laguna M.1 (225 млрд загалом, 23 млрд активних), належить до тієї ж архітектурної сім’ї і сумісна з тими ж рушіями інференсу: vLLM, SGLang, Transformers, TRT-LLM і llama.cpp.

Вердикт капітана
Справді дозволений відкритий агент кодування, який працює значно краще за свій активний параметричний обсяг, за умови наявності відповідного обладнання.

Картка моделі на Hugging Face

Капітан пише ці нотатки на основі опису моделі та картки моделі. Ціни та розміри контексту вказані на момент написання і можуть змінюватися.

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 популярності Laguna S 2.1

Показник популярності з 21 Jul 2026

Оцінка популярності

9,008°

Цього тижня

▲

26.3%

8,977° тоді, 9,008° зараз

Цього місяця

▲

222%

8,852° тоді, 9,008° зараз

За минулий рік

n/a

Ще не випущено/не відстежується

7,000°

Основний рівень

Шкала йде від 0° до 9 999°. Все, що нижче за 7,000°, відведено для моделей, про які жодне джерело ще не повідомляло, і вони мають замінне число, щоб списки були повними. 7,000° — це початок виміряних даних: модель з реальними даними, але майже без завантажень, стоїть на цьому рівні, а вимірювання додають градуси вище. Основний рівень нічого не говорить про модель; тільки градуси вище його відрізняють одну модель від іншої.

+1,695°

Токени OpenRouter

4,469,209,626,464 токенів ця модель обробила через OpenRouter за останні 30 днів, разом підказки та відповіді. Кожні 10,000,000 токенів рахується як одне завантаження в терміні завантажень, всього 446,920; токени останнього дня додаються до коефіцієнта прийняття. Джерело: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+313°

Швидкість прийняття

Приблизно 14,717 завантажень на день, виміряно між двома зчитуваннями джерел, ніколи не вгадується за середнім за весь час. Швидкість важить чверть показника завантажень, тому свіжий сплеск видно, але одноденний стрибок не перевищить роки використання.

Показати детальний розподіл

Кожне число на цьому сайті можна перевірити. Оцінка популярності цієї моделі становить 9,008°, і тут вона побудована по одному інгредієнту за раз, з поточним підсумком після кожного: основа, градуси, які додає кожне джерело, бонус за тип моделі та віднімання за вік ваг. Кольори відповідають діапазонам на діаграмі вище. Глосарій в кінці пояснює кожен термін.

1
Почни з основного рівня.
Чому 7,000°, а не нуль: шкала йде від 0° до 9 999°, і частина нижче за 7,000° відведена для моделей, про які жодне джерело ще не повідомляло, які мають замінне число, щоб списки були повними і ніколи не перевищували модель з даними. 7,000° — це початок виміряних даних. Модель з реальними даними, але майже без завантажень, стоїть тут; все, що далі, — це вимірювання, а простір вище основного рівня містить десять десятикратних кроків у завантаженнях по 300° кожен. Основний рівень однаковий для всіх моделей, тому він нічого не вирішує; градуси вище нього — ось що вирішує.
7,000°
поточний підсумок
2
Додай завантаження.
Всього 446,920 еквівалентів завантажень з Токени OpenRouter. Десятикратне збільшення завантажень додає ті ж 300°, тож розмір важливий, але не домінує у рейтингу.
+1,695°
8,695°
поточний підсумок
3
Додай швидкість прийняття.
Приблизно 14,717 завантажень на день зараз, виміряно між двома замірами, вагою в чверть від завантаження.
+313°
9,008°
поточний підсумок
=
Оцінка популярності.
Де ця модель стоїть у кожному списку на цьому сайті. Нічого іншого не впливає на цю оцінку.
9,008°

Глосарій: терміни, що тут використовуються

Оцінка популярності: Одне число, що показує, наскільки модель зараз використовується і потрібна, від 0° до 9,999°. Кожен список на цьому сайті, який називається найгарячішим, відсортований саме за цим числом.
Початкова оцінка: 7,000° — це стартова оцінка для кожної моделі з реальними даними. Шкала від 0° до 9,999°; частина нижче початкової оцінки відведена для моделей без даних, щоб модель з даними завжди була вище. Початкова оцінка однакова для всіх і нічого не вирішує; градуси вище неї — це власне вимірювання.
Еквіваленти завантажень: Все, що оцінка рахує як завантаження, підсумовано: самі завантаження, кожен торрент-сідер як 1,000, кожне зображення AI Horde і кожен запуск на сайті генерації як один.
Логарифмічна шкала: Рахунок по десятках, а не по одиницях: перехід від 1,000 до 10,000 завантажень додає ті ж градуси, що й від 10,000 до 100,000. Це не дає гігантам витіснити все інше.
Лайки: Вподобання і лайки з усіх джерел, вартістю половини завантаження на логарифмічній шкалі.
Швидкість прийняття: Скільки завантажень на день модель отримує зараз, за різницею між двома замірами джерела. Чверть ваги від терміну завантажень.
Виміряно та оцінено: Виміряно означає, що є два показники джерела, і різниця справжня. Оцінено означає, що відомий лише загальний показник за сьогодні, а минуле розподілено на весь час існування моделі; сайт показує, який саме варіант відображається.
Сідер: Хтось, хто тримає копію вагів онлайн, щоб інші могли завантажувати через торрент, або хостинг-дзеркало, що робить те саме. Кожен такий рахується як 1000 завантажень.
AI Horde: Добровільна мережа, яка безкоштовно генерує зображення на пожертвуваних комп’ютерах. Кількість зображень, створених з моделлю, публічна, і кожне рахується як одне завантаження.
Сайти генерації: Сайти, які розміщують власні копії моделі і дозволяють людям генерувати з нею, наприклад PixAI, SeaArt і Yodayo. Їхні завантаження рахується так само, як у Civitai, а кожен запуск генерації — як одне завантаження.
Токени OpenRouter: Текстова модель, що обслуговується через API, як Claude або GPT, не має ваг для завантаження, тому її використання вимірюється токенами: частинами тексту, які вона прочитала і написала через OpenRouter, шлюз, який використовують багато додатків, за останні 30 днів. Кожні 10,000,000 токенів рахується як одне завантаження. Джерело: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Повна модель (чекпойнт): Самі ваги, файл, який генерує самостійно. Має бонус, бо від нього залежать додатки.
LoRA та embedding: Малі додаткові файли, які направляють чужі ваги в певний стиль, персонажа чи концепцію. Вони не можуть працювати самі по собі.
Сімейство та ваги: База, на якій побудована модель, наприклад SD 1.5, SDXL, Flux або Wan. Кожна модель успадковує дату виходу вагів свого сімейства.
Вік: Віднімається градус за те, як давно вийшли ваги сімейства: 150° за рік, максимум 750°. Це зберігає старі завантаження, які мали роки, щоб накопичитись, заморожуючи їх на верху списку.
Підсилення сімейства: Невеликий, обмежений поштовх для LoRA сімейства, яке цей сайт зараз просуває, завжди вказується в розподілі.
Оцінка заміщення: Стабільне число нижче мінімуму, яке дають моделі, про яку ще немає даних, щоб списки були повними. Воно ніколи не вище за модель з даними.
Новинка! (період очікування): Модель віком менше 7 днів показує Новинка! замість оцінки і не займає місце в рейтингах. Її оцінка обчислюється з першого дня, але модель віком один день росте швидше за все, тому без очікування #1 тижня завжди була б та, що вийшла вчора, а не та, що трималась тиждень.
Тренд: Як зростання моделі за період порівнюється зі звичайним зростанням моделей за той самий період. Швидше за звичайне — це підйом, повільніше — спад.
Типова модель: Середина каталогу: половина моделей з показником зросла швидше за цей період, половина повільніше.

Як популярність цієї моделі змінювалась у порівнянні з рештою каталогу: її зростання за кількістю завантажень, лайків і використання за кожен період, порівняно зі звичайним зростанням моделей за той же час, з урахуванням її рейтингу популярності на той момент. Вище звичайного зростання означає підйом, нижче — спад. Минуле відновлюється з сьогоднішніх підсумків, першого дня моделі та швидкості завантажень, якщо є два заміри; модель, якої не було на початку періоду, показує n/a.

Схожі моделі

nomic embed text v1.5

Моделі ШІ для генерації зображень, відео та тексту

Laguna S 2.1 — це текстова модель для сімейства Text / LLM, представлена на ModelTrends.ai, каталозі лише для читання відкритих моделей ШІ для зображень, відео та тексту. Порівняйте її з іншими моделями Text / LLM і перевірте бал популярності, щоб побачити тренд.

Більше моделей Text / LLM Більше Text / LLM Текст / LLM llm poolside логіка кодування агенти довгий контекст локально

Перегляд за сімейством моделей