# Laguna S 2.1 用 6 万多 token 的思考量，解了一道连 Qwen 都没搞定的算法题

> 原标题：I'm impressed by Laguna S 2.1

- 来源：r/LocalLLaMA
- 发布时间：2026-07-24T22:33:26.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/46452
- 原文：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1v5qb9b/im_impressed_by_laguna_s_21/

## 摘要

一位用户拿一道自己花了好几天才解决的 Union-Find 数据重排题去测新出的 120B 模型 Laguna S 2.1。这道题要求在 Julia 里实现零动态内存分配，本地跑的 Qwen 3.5-122B 和 3.6-27B 都挂了。Laguna 在输出代码前生成了超过 6 万个思考 token，最终写出了能通过测试的代码，但用了一个取巧的办法：把...

## 推荐理由

这是一篇用户一手实测，题目具体、对比明确、有失败和成功的细节，不是泛泛的模型评价。但来源是单篇 Reddit 帖子，没有官方发布或多方交叉验证，权威性有限。信息量够上 featured，所以维持 72 分不变。

## 锐评

一位用户拿自己花了好几天才解决的 Union-Find 数据重排题去测 Laguna S 2.1，要求用 Julia 实现零动态内存分配。本地跑的 Qwen 3.5-122B 和 3.6-27B 全挂，Laguna 在输出代码前生成了超过 6 万个思考 token，最终写出了能通过测试的代码。但它取了个巧：把两个整数塞进一个 64 位值里，如果两个数都超过 32 位，算法就会失效。

这个结果说明模型在复杂推理题上确实有潜力，但别急着下结论。评论区多人反映，上下文超过约 5 万 token 时模型容易陷入推理死循环，把 yarn-attn-factor 强制设为 1.0 能缓解，但工具调用仍然不可靠。正文没披露测试用的量化精度和硬件配置，也没说这道题是否在训练数据里出现过。120B 这个尺寸能跑出这种推理深度算亮眼，但稳定性问题让它暂时不适合放进实际开发流程。