Laguna S 2.1

Ne İçin Kullanılır?

• ✓Uzun soluklu ajansal kodlama ve terminal işleri
• ✓Yerel makinede çalışan kod asistanı
• ✓Çok dosyalı bug fix ve refactoring
• ✓Repo kurulumu ve bağımlılık çözümü
• ✓Kendi verinle post-training / fine-tuning

poolside'ın 21 Temmuz 2026'da yayınladığı açık ağırlıklı kodlama modeli. 118 milyar toplam parametre, token başına 8 milyar aktif parametreyle çalışan bir MoE mimarisi — yani boyutunun çok üstünde iş çıkarıyor. 1 milyon token context window'u hem thinking hem no-thinking modunda destekliyor. Asıl iddiası şu: kendi ağırlık sınıfında ajansal kodlamada en yetenekli model. Terminal-Bench 2.1'de thinking açıkken yüzde 70,2 alıyor — 1,6 trilyon parametreli DeepSeek V4 Pro Max'in (yüzde 64) ve 975 milyarlık Inkling'in (yüzde 63,8) üstünde. SWE-Bench Multilingual'da yüzde 78,5 ile yayımlanan tabloyu tepeden kapatıyor. poolside her benchmark için tüm deneme kayıtlarını trajectories.poolside.ai'de açık yayınlıyor; benchmark iddialarını denetleyebiliyor olman az rastlanan bir şeffaflık. 118 milyar parametre tek bir masaüstünde çalışacak kadar küçük — NVIDIA DGX Spark üzerinde çalıştığını gösteriyorlar. Ağırlıklar OpenMDW-1.1 lisansıyla Hugging Face'te; BF16, FP8, INT4 ve NVFP4 sürümleri, ayrıca resmi GGUF ve MLX dönüşümleri var. vLLM, SGLang ve Ollama ilk günden destekliyor. Fiyat tarafında OpenRouter'da 256K context'li ücretsiz bir endpoint var; tam 1 milyon context'li ücretli endpoint 1 milyon token başına 0,10 dolar giriş, 0,20 dolar çıkış. Bilinen sınırları poolside kendisi sıralıyor: üçüncü taraf ajan harness'larında tool şemasına uymakta zorlanabiliyor, JSON dizisi bekleyen tool argümanlarında hatalı kaçış üretebiliyor ve özellikle matematik problemlerinde gereğinden uzun düşünebiliyor. Görsel yeteneği yok. Türkçe performansı kendi test setimizle ölçülmedi.

En Yakın Alternatif

Gerekli Programlar

Açık ağırlıklı bir modeli kendi bilgisayarında çalıştırmak için bir model yöneticisi gerekir. İkisi de ücretsiz, ikisi de Windows, Mac ve Linux'ta çalışır.