Poolside lanzó Laguna S 2.1, un modelo de Mixture-of-Experts open-weight de 118 mil millones de parámetros para programación agentica, el 21 de julio de 2026. El modelo activa solo 8 mil millones de parámetros por token, admite una ventana de contexto de 1 millón de tokens y está disponible en Hugging Face bajo la licencia OpenMDW-1.1. Los pesos están disponibles en múltiples formatos y el modelo se ejecuta en un único NVIDIA DGX Spark.
En Terminal-Bench 2.1 (tareas agenticas de terminal), Laguna S 2.1 anotó 70,2% con modo thinking habilitado—superando DeepSeek V4 Pro Max (1,6T total, 49B activo) en 64,0%. En DeepSWE (tareas multi-archivo más difíciles), Laguna S 2.1 anotó 40,4% mientras que DeepSeek V4 Pro Max anotó solo 9,0%—una brecha de 31,4 puntos sugeriendo que el énfasis de Poolside en verificación y persistencia supera el tamaño bruto del modelo.
Laguna S 2.1 es el primer modelo open-weight occidental en su clase de tamaño lanzado en 11 meses. Poolside entreno el modelo en menos de 9 semanas en 4.096 H200s. Los precios son $0,10/$0,20 por millón de tokens entrada/salida en OpenRouter, o gratis localmente si tienes hardware.
Para desarrolladores: Laguna S 2.1 demuestra que el entrenamiento eficiente en parámetros (8B activo, entrenado en <9 semanas) puede superar a modelos densos y MoE más grandes en puntos de referencia agenticos reales. La prueba ahora es si los scores Terminal-Bench se traducen en desempeño de producción.