Poolside publica de forma abierta el modelo Laguna S 2.1, con 118 mil millones de parámetros, y supera a DeepSeek-V4-Pro-Max en el benchmark

Beating afirma que Poolside recientemente hizo de código abierto Laguna S 2.1, un modelo de código de mixture-of-experts con 118 mil millones de parámetros que solo activa 8 mil millones de parámetros por inferencia y admite ventanas de contexto de 1 millón de tokens. En el benchmark Terminal-Bench 2.1, Laguna S 2.1 logró un 70,2%, superando el 64,0% de DeepSeek-V4-Pro-Max, a pesar de que este último tiene 1,6 billones de parámetros totales.

Sin embargo, el modelo va por detrás de Kimi K3, que obtuvo un 88,3% en el mismo benchmark. Poolside señaló que las puntuaciones reflejan distintos entornos y marcos de evaluación, y que las cifras de los modelos rivales proceden de resultados públicos.