Laguna XS.2
#10 in Small & Edge-Modellepoolside · seit 2026-04-28 · 16× · zuletzt 30. Juni 2026
Laguna XS.2 ist ein Mixture-of-Experts-Sprachmodell von poolside mit 33 Milliarden Gesamt- und 3 Milliarden aktiven Parametern pro Token, das vollständig für agentisches Coding und lang laufende Aufgaben auf lokaler Hardware konzipiert wurde. Es wurde vollständig von Grund auf trainiert (Pre-Training, Post-Training und Reinforcement Learning) und ist das erste Open-Weight-Modell von poolside. Die Architektur kombiniert Sliding-Window-Attention in 30 von 40 Layern mit 10 globalen Attention-Layern (Verhältnis 3:1) sowie einem FP8-quantisierten KV-Cache. Das Modell läuft auf einem einzelnen Consumer-GPU oder einem Mac mit 36 GB RAM und unterstützt nativ verzahntes Reasoning zwischen Tool-Calls.
Features
| Key-Benchmark (%) | 68,2% auf SWE-bench Verified; 44,5% auf SWE-Bench Pro; 30,1% auf Terminal-Bench 2.0 |
| Kontextfenster (Token) | 256.000 Token (262.144) |
| Lizenz | Apache 2.0 (offene Gewichte, frei für kommerzielle & nicht-kommerzielle Nutzung) |
| Multimodalität | Nicht multimodal – reines Text-Generation-Modell für agentisches Coding |
| Plattform | Hugging Face, Ollama (MLX), vLLM, SGLang, TRT-LLM, OpenRouter, Poolside API, Zed/JetBrains via ACP |
| Preis pro 1M Token | $0,10 Input / $0,20 Output (regulär auf OpenRouter); zeitlich befristet kostenlos ($0/$0) über Poolside API & OpenRouter |
| Release-Datum | 28. April 2026 |