Im Quellenvergleich
Worin die Quellen übereinstimmen
Das KI-Unternehmen Poolside hat das Codierungsmodell Laguna S 2.1 veröffentlicht. Es handelt sich um ein Mixture-of-Experts-Modell mit 118 Milliarden Parametern, von denen pro Token acht Milliarden aktiv sind. Das Kontextfenster umfasst bis zu einer Million Token. Auf dem Terminal-Bench 2.1 erreicht das Modell 70,2 Prozent. Die Gewichte sind auf Hugging Face unter einer offenen Lizenz verfügbar. Zu den Einschränkungen zählen eine Neigung zu Fehlern bei JSON und übermäßig langen Denksequenzen bei mathematischen Aufgaben. Das Modell bietet einen Thinking- und einen No-Thinking-Modus. Poolside veröffentlichte alle Benchmark-Trajektorien vollständig.
Aktualisierungen
23.07.2026
15:09Das Modell bietet einen Thinking- und einen No-Thinking-Modus.
Poolside veröffentlichte alle Benchmark-Trajektorien vollständig.
Worin sie sich unterscheidenPositionierung und Zielgruppe des Modells·Leistungsvergleich mit anderen Modellen·Entwicklungsdetails und Transparenz+2 weitere
Positionierung und Zielgruppe des Modells- Poolside positioniert das Modell als Antwort auf die Dominanz chinesischer Open-Weight-Modelle und verkauft es an Regierungen und Verteidigungsbehörden.1
- Das Unternehmen bezeichnet das Modell als die leistungsstärkste offene westliche KI.2
Leistungsvergleich mit anderen Modellen- Das Modell übertrifft auf Benchmarks offene Modelle, die ein Vielfaches größer sind, und liegt vor DeepSeek-V4-Pro-Max (64,0). Geschlossene Modelle wie GPT-5.6 Sol (88,8) liegen weiterhin deutlich vor Laguna S 2.1.1
- Auf dem DeepSWE-Benchmark erreicht das Modell 40,4 Prozent.3
- In Benchmarks erreicht Laguna 59,4 Prozent auf SWE-Bench Pro – auf dem Niveau oder über Modellen, die ein Vielfaches größer sind.2
- Das chinesische Modell Kimi K3 ist leistungsstärker als Laguna, hat aber 2,8 Billionen Parameter und benötigt andere Hardware.2
Entwicklungsdetails und Transparenz- Das Post-Training erfolgte auf 409.000 Umgebungen. Zwischen Trainingsbeginn und Launch lagen weniger als neun Wochen.3
- Das Unternehmen war ab Oktober 2024 für 1,5 Jahre aus der Öffentlichkeit verschwunden, nachdem es 500 Millionen Dollar Investitionen erhalten hatte. Das Training von Laguna dauerte weniger als vier Wochen auf 4000 GPUs.2
Modus und Verhalten des Modells- Laut Poolside verbessert das Modell nicht die Intelligenz, sondern das Arbeitsverhalten: mehr Verifikation, weniger vorschnelle Erfolgsmeldungen und mehr Beharrlichkeit. Das Unternehmen sieht dies als zweite Achse neben der reinen Modellskalierung.3
Politische Einordnung des Modells- Der Artikel erwähnt politische Diskussionen in den USA über ein mögliches Verbot chinesischer offener Modelle für US-Firmen.2