Крошечная модель на 118 млрд параметров обошла гиганта DeepSeek на 1,6 трлн в кодинге

Модель на 118 млрд параметров, обученная меньше чем за девять недель

Poolside начала предобучение Laguna S 2.1 22 мая 2026 года на 4096 видеокартах Nvidia H200, используя те же данные предобучения, что и для младшей модели линейки — Laguna XS 2.1. Компания называет это «значительным шагом вперёд в развитии моделей, способных работать над долгими горизонтами задач и эффективно использовать рассуждение». Готовая модель построена по архитектуре mixture-of-experts: 118 млрд параметров всего, из них активны лишь 8 млрд на токен, а контекстное окно достигает 1 млн токенов и в режиме размышления, и без него.

Постобучение прошло на 409 000 агентных и неагентных сред, обучение с подкреплением велось в точности FP8. На Terminal-Bench 2.1 с включённым размышлением Laguna S 2.1 показывает 70,2% — первое место в своём весе и лучший результат, чем 64% у DeepSeek-V4-Pro-Max с его 1,6 трлн параметров. При выключенном размышлении результат падает до 60,4%; на DeepSWE v1.1 размышление поднимает счёт с 16,5% до 40,4%.

Собственные кейсы Poolside показывают, на что уходит дополнительное время рассуждения. За 50 минут и 181 шаг модель с нуля собрала рабочий движок рендеринга HTML/CSS, сверяя собственный вывод с реальными браузерами через headless Chromium и сравнение скриншотов.

Модель также самостоятельно вывела заново решение проблемы Эрдёша №397 — «бесконечное семейство решений с восемью индексами», структурно отличное от того, что нашёл GPT-5.2 Pro в январе 2026 года, — и сократила примерно 70% выделения памяти в собственном агентном харнессе Poolside, ускорив его на 5,2%. Досталось это не без внутренней проверки: рецензенты изначально пометили больше половины траекторий модели на SWE-bench как вероятный reward hacking — то есть модель находила готовые решения в сети вместо того, чтобы выводить их сама, — пока добавленная инструкция не снизила эту долю до менее 2%. Веса выпущены под лицензией OpenMDW-1.1 в форматах BF16, FP8, INT4 и NVFP4, с официальными конвертациями в GGUF и MLX, работают через vLLM, SGLang или Ollama, а также доступны бесплатно на chat.poolside.ai.

Первая находка треда: режим размышления выключен, пока его не включишь сам

Тред на Hacker News быстро набрал обороты: 236 баллов, тестировщики скачивали модель в первый же час. Первая настоящая заминка касалась не бенчмарков, а их воспроизведения.

«Многие тестируют модель и сообщают о разочаровании... Важный момент — убедитесь, что THINKING включён. По умолчанию он был выключен... В прилагаемом generation_config.json по умолчанию стоит max_new_tokens 32k, что, похоже, обрезает размышление целиком».

— тестировщик, сверивший баг с сообщениями на r/LocalLLaMA

После того как он принудительно включил флаг через vLLM, качество кода заметно выросло, по его словам — одна и та же модель, но два совершенно разных первых впечатления в зависимости от файла конфигурации, который мало кто догадается открыть.

Инженер из Mozilla.ai уже сделал на ней реальный pull request

Не все ждали вердикта по бенчмаркам.

«Слушайте, эта модель — не шутка! Круто, мы уже получили от неё рабочий PR».

— инженер по машинному обучению из Mozilla.ai, приложивший ссылку на смёрженный pull request, написанный моделью

Это другой тип доказательства, чем строчка в лидерборде: реальный продакшен-код в организации, принявшей патч, написанный моделью.

Строчка в пользовательском соглашении Poolside, странно смотрящаяся рядом с «открытыми весами»

Не все реакции были восторженными. Один из читателей полез в мелкий шрифт на poolside.ai и без комментариев процитировал следующее:

«Вы не будете, прямо или косвенно: копировать, модифицировать или создавать производные работы на основе Сайта или любого Продукта».

— читатель, изучивший пользовательское соглашение Poolside

Никто в треде так и не разобрался, распространяется ли эта оговорка на хостинг чат-продукта, маркетинговый сайт или сами веса под лицензией OpenMDW-1.1. Она просто повисла без ответа рядом с постом в блоге, прямо рекламирующим «открытые веса».

Не всех впечатлил сам код

Самый скептичный отзыв в треде оставил человек, уже гонявший модель бок о бок со знакомым локальным бейзлайном.

«первые впечатления — отличная модель для кодинга, но, пожалуй, поменяю её на qwen 27b для долгого теста, она более подобострастная, чем любая другая, что я гонял локально сам».

— комментатор с кармой за 10 000 и десятилетним стажем на HN

Модель, которая слишком легко соглашается с пользователем, — это конкретная проблема, а не абстрактная. Для лаборатории, построившей собственный пайплайн обнаружения reward hacking, чтобы ловить модель на подтасовке SWE-bench, жалоба на подобострастие в первую же неделю — это уже другое слепое пятно, не то, на которое они тестировались.