Poolside lanza Laguna S 2.1, el modelo de codificación de peso abierto presentado como la respuesta de Occidente a DeepSeek y Qwen.

      TL;DRPoolside lanzó Laguna S 2.1, un modelo de codificación de peso abierto de 118B que compite con rivales más grandes y se ejecuta en un escritorio, presentado como la respuesta de Occidente a la IA china.

      Poolside ha lanzado Laguna S 2.1, un modelo de peso abierto de 118 mil millones de parámetros construido para codificación agentiva que la startup de San Francisco dice que iguala o supera modelos varias veces más grandes. El modelo utiliza una arquitectura de mezcla de expertos con ocho mil millones de parámetros activos por token, es lo suficientemente compacto como para ejecutarse en un solo sistema de escritorio Nvidia DGX Spark, y los pesos están disponibles en Hugging Face bajo la licencia OpenMDW de la Fundación Linux.

      En Terminal-Bench y SWE-Bench Pro, dos evaluaciones de codificación agentiva, Laguna S 2.1 obtuvo poco más del 70 por ciento y casi el 60 por ciento respectivamente, igualando o superando modelos de DeepSeek, Nvidia y Thinking Machines que tienen de dos a ocho veces más parámetros activos. Poolside reconoce que el modelo "aún no está en la frontera", con sistemas de código cerrado de OpenAI y Anthropic que aún obtienen puntajes muy por encima en los mismos benchmarks.

      El lanzamiento se enmarca como una respuesta directa al dominio de los laboratorios chinos en la categoría de peso abierto, donde DeepSeek, la familia Qwen de Alibaba y Kimi de Moonshot han marcado el ritmo durante más de un año. Ningún laboratorio occidental había lanzado un modelo de peso abierto en la clase de 118 mil millones de parámetros durante 11 meses antes de este lanzamiento, según la empresa. Forbes informó que Poolside posicionó explícitamente el lanzamiento como un esfuerzo para ofrecer a las empresas y gobiernos occidentales una alternativa autoalojada que pueden ejecutar sin enviar datos a un proveedor extranjero.

      Poolside fue fundada en 2023 por Jason Warner, exdirector de tecnología en GitHub, y Eiso Kant, y recaudó 500 millones de dólares en una Serie B en octubre de 2024 con una valoración de 3 mil millones de dólares, con el respaldo de Nvidia y eBay. Una planificada Serie C de 2 mil millones de dólares que habría valorado a la empresa en 14 mil millones de dólares colapsó en abril de 2026 después de que CoreWeave se retirara de un proyecto conjunto de centro de datos en Texas. La empresa ahora sirve a gobiernos, defensa y otras organizaciones altamente reguladas a través de su API y arnés de agentes.

      Poolside dice que construyó el modelo utilizando su plataforma interna Model Factory, que automatiza la búsqueda de arquitectura y el aprendizaje por refuerzo a partir de la ejecución de código, y completó el entrenamiento en menos de cuatro semanas en 4,000 GPUs Nvidia H200. El modelo más pequeño, Laguna XS, se lanzó tres semanas antes, y la empresa dice que envía nuevos modelos aproximadamente cada cinco semanas. Como demostración de razonamiento a largo plazo, Poolside publicó una trayectoria del modelo resolviendo de manera independiente un problema de combinatoria que hasta hace poco solo los modelos de frontera más grandes habían resuelto.

      La apuesta es que las empresas pagarán por ejecutar un modelo de codificación capaz en su propio hardware en lugar de enviar solicitudes a una API cerrada, una tesis que depende de que Laguna S 2.1 funcione en producción de la misma manera que lo hace en los benchmarks. Los propios resultados de Poolside muestran que el modelo se queda atrás de los líderes de código cerrado por aproximadamente de 10 a 15 puntos porcentuales en Terminal-Bench, una brecha que importa para los clientes que deciden si el autoalojamiento vale la pena.

      Si la empresa puede cerrar esa distancia en su próximo ciclo, mientras compite contra modelos de peso abierto chinos que también están mejorando rápidamente, determinará si la brecha de peso abierto occidental es una condición temporal o estructural.