Каков объем контекстного окна у Laguna S 2.1?

Модель поддерживает контекстное окно до 1 048 576 токенов, что позволяет загружать целые репозитории или длинные технические документы на alltokens.

В чем особенность архитектуры этой модели?

Laguna S 2.1 использует структуру со 118 млрд общих параметров, из которых активными являются 8 млрд, что обеспечивает баланс между мощностью и скоростью работы.

Насколько хорошо модель справляется с задачами в терминале?

Модель специально оптимизирована для работы в качестве агента и показывает результат 70.2% на бенчмарке Terminal-Bench 2.1.

Poolside: Laguna S 2.1

POPoolsideОбновлено: 21 июля 2026 г.

Laguna S 2.1 — это специализированная модель для программирования с архитектурой MoE, обладающая 118 млрд параметров. Она демонстрирует высокие результаты в тестах Terminal-Bench и поддерживает внушительное контекстное окно объемом более миллиона токенов.

Использовать через API

Метрики

Вход

13 ₽/M

Выход

25 ₽/M

Контекст

1M tokens

Параметры

Релиз

21 июля 2026 г.

Поддерживаемые параметры

include_reasoningmax_tokensreasoningstoptemperaturetool_choicetools

Технический обзор

Laguna S 2.1 — это последняя модель агента для программирования от Poolside. Laguna S 2.1 имеет в общей сложности 118 миллиардов параметров, из которых 8 миллиардов активных. Модель достигает результата 70,2% на тесте Terminal-Bench 2.1.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Модели для программирования Недорогие модели Модели с длинным контекстом

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

Poolside: Laguna S 2.1Текущая

Для чего

Контекст

Цена ₽

13 / 25

Poolside: Laguna S 2.1Текущая

13 / 25

Модель

poolside/laguna-xs.2

Для чего

Младшая версия в линейке Poolside, предназначенная для более простых задач кодинга при схожей архитектуре.

Контекст

—

Цена ₽

— / —

poolside/laguna-xs.2

Младшая версия в линейке Poolside, предназначенная для более простых задач кодинга при схожей архитектуре.

—

— / —

Модель

allenai/olmo-3-7b-instruct

Для чего

Сопоставима по количеству активных параметров и ориентирована на эффективную генерацию инструкций.

Контекст

—

Цена ₽

— / —

allenai/olmo-3-7b-instruct

Сопоставима по количеству активных параметров и ориентирована на эффективную генерацию инструкций.

—

— / —

Когда выбирать

Необходима глубокая работа с кодом и использование терминальных команд
Требуется анализ огромных кодовых баз благодаря контексту в 1 млн токенов
Нужна эффективная модель с архитектурой Mixture of Experts для сложных технических задач