Репортаж от Wedoany，Американский стартап Poolside выпустил Laguna S 2.1 — открытую весовую модель кодирования со 118 миллиардами параметров, использующую архитектуру смешанных экспертов, где на каждый токен активируется 8 миллиардов параметров. Модель специально разработана для агентного кодирования и достаточно компактна для работы на одном настольном компьютере Nvidia DGX Spark. Её веса опубликованы на платформе Hugging Face под лицензией OpenMDW Фонда Linux.
В двух оценках агентного кодирования Terminal-Bench и SWE-Bench Pro Laguna S 2.1 набрала чуть более 70% и почти 60% соответственно. Poolside заявляет, что производительность модели сопоставима или превосходит модели с в 2–8 раз большим количеством активных параметров от таких компаний, как DeepSeek, Nvidia и Thinking Machines, однако компания признаёт, что модель ещё не достигла передового уровня, и закрытые системы OpenAI и Anthropic по-прежнему значительно опережают её в тех же тестах.
Этот выпуск рассматривается как прямой ответ на доминирование китайских лабораторий в области открытых весов. За последние полтора года DeepSeek, серия Qwen от Alibaba и Kimi от Moonshot AI сохраняли лидерство в этой сфере. По данным компании, за 11 месяцев до этого выпуска ни одна западная лаборатория не выпускала открытую весовую модель с 118 миллиардами параметров. Как сообщает Forbes, Poolside позиционирует этот выпуск как альтернативу для западных предприятий и правительств, позволяющую развёртывать модель на собственных мощностях без отправки данных зарубежным поставщикам.
Poolside была основана в 2023 году бывшим техническим директором GitHub Джейсоном Уорнером и Эйсо Кантом. В октябре 2024 года компания завершила раунд финансирования серии B на сумму 500 миллионов долларов при оценке в 3 миллиарда долларов, получив поддержку Nvidia и eBay. В апреле 2026 года из-за выхода CoreWeave из совместного проекта дата-центра в Техасе провалился запланированный раунд серии C на 2 миллиарда долларов при оценке в 14 миллиардов долларов. В настоящее время компания предоставляет услуги правительственным, оборонным и другим строго регулируемым организациям через свой API и агентные инструменты.
Компания сообщает, что построила модель с использованием внутренней платформы Model Factory, которая автоматизирует поиск архитектуры и обучение с подкреплением на основе выполнения кода. Обучение заняло менее четырёх недель с использованием 4000 графических процессоров Nvidia H200. Три недели назад была выпущена меньшая модель Laguna XS, и компания заявляет, что выпускает новые модели примерно с пятинедельным циклом. В качестве демонстрации долгосрочного рассуждения Poolside опубликовала траекторию самостоятельного решения моделью задачи комбинаторики, которую до недавнего времени могли решать только самые крупные передовые модели.
Бизнес-модель Poolside основана на предположении, что предприятия готовы платить за работу мощных моделей кодирования на собственном оборудовании, не отправляя запросы в закрытые API. Этот прогноз зависит от того, сможет ли Laguna S 2.1 в производственной среде показать результаты, сопоставимые с тестовыми. Собственные результаты компании показывают, что модель отстаёт от лидеров закрытых систем в Terminal-Bench примерно на 10–15 процентных пунктов. Сможет ли компания сократить этот разрыв в следующем цикле, одновременно конкурируя с быстро прогрессирующими китайскими открытыми весовыми моделями, определит, является ли отставание Запада в области открытых весов временным явлением или структурной проблемой.
