A Poolside disponibiliza em código aberto o modelo Laguna S 2.1, com 118 mil milhões de parâmetros, superando o DeepSeek-V4-Pro-Max nos testes de desempenho

Segundo Beating, a Poolside disponibilizou recentemente em código aberto o Laguna S 2.1, um modelo Mixture-of-Experts com 118 mil milhões de parâmetros, que ativa apenas 8 mil milhões de parâmetros por inferência e suporta janelas de contexto de 1 milhão de tokens. No benchmark Terminal-Bench 2.1, o Laguna S 2.1 atingiu 70,2%, ultrapassando os 64,0% do DeepSeek-V4-Pro-Max, apesar de este último ter 1,6 biliões de parâmetros no total.

No entanto, o modelo fica atrás do Kimi K3, que obteve 88,3% no mesmo benchmark. A Poolside referiu que as pontuações reflectem diferentes ambientes e frameworks de avaliação, com os valores dos modelos concorrentes baseados em resultados públicos.