Poolside выпускает Laguna S 2.1, модель кодирования с открытым весом, представленную как ответ Запада на DeepSeek и Qwen.

      TL;DRPoolside выпустила Laguna S 2.1, модель кодирования с открытыми весами на 118 миллиардов параметров, которая сопоставима с более крупными конкурентами и работает на настольном компьютере, представленная как ответ Запада на китайский ИИ.

      Poolside выпустила Laguna S 2.1, модель с открытыми весами на 118 миллиардов параметров, созданную для агентного кодирования, которая, по словам стартапа из Сан-Франциско, сопоставима или превосходит модели, в несколько раз превышающие её размер. Модель использует архитектуру смешанных экспертов с восемью миллиардами активных параметров на токен, достаточно компактна, чтобы работать на одной настольной системе Nvidia DGX Spark, а веса доступны на Hugging Face под лицензией OpenMDW Фонда Линукс.

      На Terminal-Bench и SWE-Bench Pro, двух оценках агентного кодирования, Laguna S 2.1 набрала чуть более 70 процентов и почти 60 процентов соответственно, сопоставляясь или обгоняя модели от DeepSeek, Nvidia и Thinking Machines, которые имеют от двух до восьми раз больше активных параметров. Poolside признает, что модель "пока не на переднем крае", так как закрытые системы от OpenAI и Anthropic все еще показывают результаты значительно выше на тех же бенчмарках.

      Выпуск модели представлен как прямой ответ на доминирование китайских лабораторий в категории открытых весов, где DeepSeek, семейство Qwen от Alibaba и Kimi от Moonshot задают темп уже более года. По данным компании, ни одна западная лаборатория не выпускала модель с открытыми весами в классе 118 миллиардов параметров в течение 11 месяцев до этого запуска. Forbes сообщила, что Poolside явно позиционировала выпуск как попытку предоставить западным предприятиям и правительствам саморазмещенную альтернативу, которую они могут использовать без передачи данных иностранному провайдеру.

      Poolside была основана в 2023 году Джейсоном Уорнером, ранее занимавшим пост технического директора в GitHub, и Эйсо Кантом, и привлекла 500 миллионов долларов в раунде Series B в октябре 2024 года при оценке в 3 миллиарда долларов с поддержкой от Nvidia и eBay. Запланированный раунд Series C на 2 миллиарда долларов, который оценивал компанию в 14 миллиардов долларов, рухнул в апреле 2026 года после того, как CoreWeave отказалась от совместного проекта по созданию дата-центра в Техасе. В настоящее время компания обслуживает государственные, оборонные и другие высокорегулируемые организации через свой API и агентский интерфейс.

      Poolside утверждает, что создала модель, используя свою внутреннюю платформу Model Factory, которая автоматизирует поиск архитектуры и обучение с подкреплением на основе выполнения кода, и завершила обучение за менее чем четыре недели на 4,000 графических процессорах Nvidia H200. Меньшая модель Laguna XS была запущена за три недели до этого, и компания утверждает, что выпускает новые модели примерно с пятинедельной периодичностью. В качестве демонстрации долгосрочного рассуждения Poolside опубликовала траекторию модели, независимо решающей задачу комбинаторики, которую до недавнего времени могли решить только самые крупные передовые модели.

      Ставка заключается в том, что предприятия будут готовы платить за запуск способной модели кодирования на своем оборудовании, а не отправлять запросы на закрытый API, что зависит от того, как Laguna S 2.1 будет работать в производстве по сравнению с её производительностью на бенчмарках. Собственные результаты Poolside показывают, что модель отстает от лидеров закрытого кода примерно на 10-15 процентных пунктов на Terminal-Bench, что имеет значение для клиентов, решающих, стоит ли саморазмещение компромисса.

      То, сможет ли компания сократить это расстояние в следующем цикле, конкурируя с китайскими моделями с открытыми весами, которые также быстро улучшаются, определит, является ли разрыв в открытых весах на Западе временным состоянием или структурным.