Poolside Merilis Kode Model Laguna S 2.1 Open-Source dengan 118 Miliar Parameter, Mengungguli DeepSeek-V4-Pro-Max pada Benchmark

Menurut Beating, Poolside baru-baru ini merilis kode Laguna S 2.1 secara open-source. Model ini adalah campuran-of-experts dengan 118 miliar parameter, hanya mengaktifkan 8 miliar parameter per inferensi, serta mendukung jendela konteks 1 juta token. Pada benchmark Terminal-Bench 2.1, Laguna S 2.1 meraih 70,2%, melampaui DeepSeek-V4-Pro-Max yang 64,0%, meski model terakhir memiliki total 1,6 triliun parameter.

Namun, model ini tertinggal dari Kimi K3, yang mencetak 88,3% pada benchmark yang sama. Poolside mencatat bahwa skor tersebut mencerminkan perbedaan lingkungan dan framework evaluasi, dengan angka model pesaing bersumber dari hasil publik.