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Laguna S 2.1、118B MoE モデルで コード長時間タスク 70% 達成
30秒で把握
- 1Poolside AI が Laguna S 2.1 公開・118B MoE モデル・Terminal-Bench 70.2% 達成
- 2同サイズモデル比で圧倒的性能・1M トークンコンテキスト・思考推論モード対応
- 3ローカル実行可能・複雑なコード最適化や HTML/CSS ブラウザエンジン構築を自動実行
要約
Poolside AI が Laguna S 2.1 を公開した。118B パラメータの Mixture-of-Experts モデルで、トークンあたり 8B のパラメータが活性化し、1M トークンのコンテキストウィンドウに対応している。Terminal-Bench 2.1 で思考有効時に 70.2% を達成し、同サイズの競合を大きく上回る性能を示した。9 週間以内の訓練から本番までのリリースサイクルで、ローカルマシンでの複雑なコード作業に最適化されている。
あなたへの影響
118B という小型に収めながら大規模モデル並みのコード生成・自動最適化能力を持つため、オンプレやエッジ環境でのコード生成・CI/CD 自動化の実装を検討する開発チームが、モデル選定の際に実装コストと推論コストの両面で再評価する価値がある。
推奨：今週中にチームで影響と対応方針を確認してください。