Model Releases
Laguna-XS.2 : Le Nouveau Standard du Développement Logiciel
Découvrez Laguna-XS.2 de poolside. 33B MoE, open source, gratuit. Meilleures performances en coding.
28 avril 2026
Model ReleaseLaguna-XS.2
Introduction : Un Moteur de Codage Révolutionnaire
La date du 28 avril 2026 marque un tournant majeur dans l'écosystème des modèles de langage dédiés au développement logiciel. Avec la sortie de Laguna-XS.2, poolside se positionne non seulement comme un fournisseur d'inférence, mais comme un leader dans l'open source. Ce modèle n'est pas une simple amélioration incrémentale ; il représente une rupture technologique majeure pour les ingénieurs qui cherchent à automatiser le cycle de vie complet du code.
Laguna-XS.2 est conçu spécifiquement pour les tâches d'ingénierie logicielle à long terme. Sa capacité à intercaler le raisonnement entre les appels d'outils permet de résoudre des problèmes complexes qui nécessitent une séquence de pensée humaine. Pour les développeurs, cela signifie une réduction drastique du temps passé en débogage et en refactoring manuel.
Cet article explore en détail pourquoi Laguna-XS.2 est considéré comme un modèle historique. Nous analyserons son architecture unique, ses performances sur les benchmarks de codage, et surtout, la disponibilité gratuite de son API pour une période limitée. Ce modèle change la donne pour l'open source en offrant une puissance de raisonnement sans compromis sur la compatibilité locale.
- Modèle de codage historique avec implications majeures.
- Spécialisé dans les tâches d'ingénierie logicielle à long terme.
- Capacité à intercaler le raisonnement entre les appels d'outils.
Architecture et Spécifications Techniques
Sous le capot, Laguna-XS.2 offre une configuration de paramètres équilibrée pour l'inférence locale et le cloud. Le modèle fonctionne comme un Mixture-of-Experts (MoE) avec un total de 33 milliards de paramètres. Cependant, seuls 3 milliards de paramètres sont activés par token, ce qui permet une efficacité énergétique exceptionnelle tout en maintenant une haute performance.
L'architecture utilise une attention à fenêtre glissante avec un gating par tête dans 30 des 40 couches. Cette optimisation permet de réduire considérablement la mémoire requise pour le cache KV, quantifié en FP8. Cela rend le modèle compact et capable de s'exécuter localement sur une Mac avec 36 Go de RAM, une spécificité rare pour des modèles de cette taille.
Le contexte est étendu à 128K tokens, permettant de traiter des fichiers entiers ou des projets de code complexes sans perte de contexte. La fenêtre de sortie maximale est de 8K tokens, offrant une capacité de génération de code approfondie pour les applications complexes. L'optimiseur Muon a été utilisé pour l'entraînement sur 30T tokens, assurant une compréhension fine des nuances du langage de programmation.