Poolside disponibiliza em código aberto o modelo Laguna S 2.1 com 118 bilhões de parâmetros, superando o DeepSeek-V4-Pro-Max em testes de benchmark

De acordo com a Beating, a Poolside disponibilizou recentemente em código aberto o Laguna S 2.1, um modelo mixture-of-experts com 118 bilhões de parâmetros que ativa apenas 8 bilhões de parâmetros por inferência e oferece janelas de contexto de 1 milhão de tokens. No benchmark Terminal-Bench 2.1, o Laguna S 2.1 obteve 70,2%, superando os 64,0% do DeepSeek-V4-Pro-Max, apesar de este ter 1,6 trilhão de parâmetros totais.

No entanto, o modelo fica atrás do Kimi K3, que marcou 88,3% no mesmo benchmark. A Poolside observou que as pontuações refletem ambientes e estruturas de avaliação diferentes, com os números dos modelos concorrentes obtidos a partir de resultados públicos.