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Poolside startet Open Source! Laguna S 2.1 jetzt kostenlos auf OpenCode mit ultra-langem Kontext von 1M + 118B MoE-Modell führt ein neues Zeitalter im Proxy-Coding ein

Poolside startet Open Source! Laguna S 2.1 jetzt kostenlos auf OpenCode mit ultra-langem Kontext von 1M + 118B MoE-Modell führt ein neues Zeitalter im Proxy-Coding ein

24. September 2026
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AIbase-Bericht: Poolside, ein führender Akteur in der KI-gesteuerten Softwareentwicklung, hat offiziell sein bisher fortschrittlichstes Modell vorgestellt: Laguna S2.1. Dieses Modell ist nun vollständig quelloffen und über die OpenCode-Plattform kostenlos zugänglich, was in der Entwicklergemeinschaft für erhebliches Aufsehen sorgt.

Kernspezifikationen des Modells

Skalierung und Architektur: Es verfügt über eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit 118 Milliarden Parametern, wobei pro Token nur 8 Milliarden Parameter aktiviert werden.Kontextfenster: Es unterstützt bis zu 1 Million Token, was es ideal für umfangreiche Softwareentwicklungsprojekte und komplexe Agenten-Workflows macht.Inferenzmodi: Es bietet sowohl reasoning (Denk-) als auch non-reasoning Modi, sodass Nutzer zwischen ihnen je nach spezifischen Anforderungen wechseln können.Leistungsbenchmark: Poolside behauptet, dass Laguna S2.1 in der Leistungskraft größeren Modellen gleichkommt, dabei jedoch kompakt genug ist, um auf einem einzelnen NVIDIA DGX Spark zu laufen.

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Quelloffene Verfügbarkeit treibt rasante Adoption voran

Poolside hat die Laguna S2.1-Gewichte unter der OpenMDW-1.1-Lizenz veröffentlicht, was einen sofortigen Zugriff auf die Modelldateien auf Hugging Face ermöglicht. Die OpenCode-Plattform hat das Modell ebenfalls kostenlos verfügbar gemacht und hebt seine Funktionen „1M Kontext · vollständig quelloffen“ hervor, was die Hürden für Entwickler, damit zu experimentieren, erheblich senkt.

Das Community-Feedback hebt erfolgreiche Bereitstellungen auf unterschiedlicher Hardware hervor, darunter Apple M3Max-Systeme (128 GB RAM) unter Verwendung einer llama.cpp-Fork-Version sowie Hochdurchsatz-Inferenz in Multi-Maschinen-DGX-Spark-Setups. In Benchmark-Tests erreichte das Modell 70,2 % auf Terminal-Bench2.1 und zeigte robuste Agentenfähigkeiten bei Coding-Herausforderungen wie DeepSWE.

Strategische Vision von Poolside

Mit Fokus auf agentic Coding und langfristige Aufgaben führte Poolside zuvor die leichte Laguna-XS-Serie ein. Die Einführung von S2.1 markiert den Wechsel von mittleren lokalen Modellen hin zu hochleistungsfähigen Flaggschiff-Funktionen. Dieses Modell kombiniert außergewöhnliche Leistung mit praktischer Bereitstellungseffizienz und bietet eine optimale Lösung für lokale und private Infrastrukturen.

Kommentar von AIbase

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