# Laguna S 2.1 发布：比 DeepSeek V4 Flash 便宜，比 V4 Pro 强

> 原标题：[AINews] "Laguna S 2.1 Released: Cheaper than Deepseek v4 Flash, Better than V4 Pro"

- 来源：Latent Space
- 发布时间：2026-07-23T05:18:47.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/46869
- 原文：https://www.latent.space/p/ainews-laguna-s-21-released-cheaper

## 摘要

Poolside 这家西方新秀实验室放出了 Laguna S 2.1，Reddit 上有人总结得很直白：比 DeepSeek V4 Flash 便宜，比 V4 Pro 强。它的基准测试成绩能和 Thinking Machines 掰手腕，但模型体积小了差不多 10 倍。正文没披露具体定价和延迟数据，想看技术细节得去翻他们发的技术报告和 Latent S...

## 推荐理由

Poolside 的 Laguna S 2.1 放出来，Reddit 上总结得很直白：比 DeepSeek V4 Flash 便宜，比 V4 Pro 强。基准测试能和 Thinking Machines 打平，但模型体积小了差不多十倍，效率上确实有看点。我会先打个折——正文没披露具体定价和延迟数据，这点先别太激动，想验证得自己去翻技术报告和 Latent S 的细节。标题的对比够硬，但信息缺口也明显，所以分数没给到 80 以上。

## 锐评

这条新闻最值得看的是效率。一个西方新团队做出的模型，在基准测试上能和 Thinking Machines 掰手腕，但模型体积小了差不多 10 倍。Reddit 上有人总结得很直白：比 DeepSeek V4 Flash 便宜，比 V4 Pro 强。这背后可能是模型蒸馏或架构上的巧思，团队把技术细节写进了技术报告，还在 Latent Space 的播客里做了拆解。

不过正文没披露两个关键数字：一是具体定价，便宜到底是多便宜；二是推理延迟，小模型如果跑得慢，成本优势会打折扣。另外，所有跑分都来自团队自己公布的数据，缺少第三方独立验证。在模型军备竞赛里，这种新秀实验室的早期成绩，我会先打个折，等看到实际部署的反馈再说。