Model Releases
Laguna XS 2.1: Новый стандарт Open-Weight моделей для агентного кодинга
Poolside выпускает Laguna XS 2.1 — обновленную MoE-модель с впечатляющим скачком в SWE-bench и полностью открытой лицензией OpenMDW-1.1.
2 июля 2026 г.
Model ReleaseLaguna XS 2.1
Введение: Эра автономных агентов-разработчиков
2 июля 2026 года компания Poolside совершила очередной прорыв в области специализированных LLM, представив Laguna XS 2.1. В то время как индустрия стремится к созданию универсальных помощников, Poolside фокусируется на одной из самых сложных и востребованных задач: агентном кодинге. Это не просто модель для автодополнения строк, а инструмент, способный к долгосрочному планированию и решению комплексных инженерных задач.
Выход Laguna XS 2.1 знаменует собой важный сдвиг в сторону доступности высокопроизводительных инструментов. Благодаря сочетанию архитектуры Mixture-of-Experts (MoE) и новой лицензии OpenMDW-1.1, разработчики получают мощь, сопоставимую с проприетарными решениями, но с гибкостью open-weight моделей. Это критически важно для создания локальных AI-агентов, которые должны работать быстро, эффективно и безопасно внутри корпоративного контура.
- Специализация: Agentic Coding (автономное решение задач)
- Тип: Mixture-of-Experts (MoE)
- Доступность: Open-weight (лицензия OpenMDW-1.1)
- Дата релиза: 02.07.2026
Архитектура и технические характеристики
В основе Laguna XS 2.1 лежит архитектура Mixture-of-Experts с общим количеством параметров 33B. Однако ключевое преимущество заключается в эффективности: при генерации каждого токена активируется всего 3B параметров. Такой подход позволяет достичь производительности уровня крупных моделей при значительно меньших вычислительных затратах, что делает модель идеальной для развертывания на локальных рабочих станциях.
Одной из самых впечатляющих особенностей является поддержка контекстного окна объемом 256K токенов. Это позволяет модели 'видеть' не только отдельные файлы, но и целые репозитории, понимая взаимосвязи между модулями и архитектурными паттернами проекта. Для ускорения инференса Poolside интегрировала DFlash — открытые спекулятивные декодеры, которые практически удваивают количество генерируемых токенов в секунду (tokens per second).
- Общие параметры: 33B
- Активируемые параметры: 3B на токен
- Контекстное окно: 256,000 токенов
- Технология ускорения: DFlash speculative decoding
- Поддержка квантования: FP8, INT4, NVFP4 (GGUF в разработке)
Производительность: Прыжок в SWE-bench
Хотя архитектурно Laguna XS 2.1 идентична своей предшественнице XS.2, обновление данных и методологии обучения привело к колоссальному росту качества. Главным индикатором успеха стал бенчмарк SWE-bench Multilingual, где модель показала результат 63.1%, что на 5.4 процентных пункта выше, чем у предыдущей версии. Это ставит её в ряд лидеров среди моделей среднего размера.