# Poolside 发布 Laguna S 2.1：一个 118B 参数的 MoE 编程模型，在长周期任务上以小博大

> 原标题：Laguna S 2.1

- 来源：Hacker News 首页
- 发布时间：2026-07-21T17:17:06.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/45731
- 原文：https://poolside.ai/blog/introducing-laguna-s-2-1

## 摘要

Poolside 今天放出了 Laguna S 2.1，一个总参数 1180 亿、每次推理只激活 80 亿参数的混合专家模型，上下文窗口能到 100 万 token。它在 Terminal-Bench 2.1 长周期编程测试上拿了 70.2%，压过了 DeepSeek-V4-Pro Max（64.0%）和 Inkling（63.8%），只比 2950 ...

## 推荐理由

Poolside 发了 Laguna S 2.1，一个激活参数只有 80 亿的混合专家编程模型，在长周期编程测试上跑赢了 DeepSeek-V4-Pro Max。我会先打个折，因为 Poolside 还不是一线玩家，而且缺少第三方复现报告，但 70.2% 这个分数和 100 万 token 的上下文窗口，对做 AI 编程工具的人来说是个值得跟进的信号。

## 锐评

Poolside这次放出的Laguna S 2.1是个很会省力气的模型：总参数1180亿，但每次推理只激活80亿，相当于用轻量级的算力跑重活。它在Terminal-Bench 2.1长周期编程测试上拿了70.2%，确实压过了DeepSeek-V4-Pro Max的64.0%和Inkling的63.8%，只比腾讯Hy3的71.7%低1.5分。更值得看的是DeepSWE这个长线任务，它做到40.4%，而DeepSeek只有9.0%，差距拉得很开。

不过有几个地方得打个折。首先，正文只给了编程类基准，没提任何通用能力或知识类测试，这模型很可能就是个编程专精工具，别指望它聊天或写报告。其次，训练数据截止时间完全没披露，我们不知道它的知识新不新。另外，从开始训练到发布不到九周，速度快得有点吓人，但这么短的周期里验证够不够充分，正文也没展开说。

整体看，如果你需要一个能在本地机器上跑、专门啃长周期编程任务的模型，这个尺寸和成绩确实有吸引力。但如果你需要的是全能型选手，或者对数据时效性有要求，现在信息还不够下判断。