Woofun AI 獲悉，編程Agent工具Poolside已開源混合專家（MoE）模型Laguna S 2.1。該模型總參數量爲1180億，單次推理僅激活800億參數，支持長達100萬個Token的上下文窗口，經量化後可在單臺英偉達DGX Spark設備上運行。

Poolside自測數據顯示，Laguna S 2.1在Terminal-Bench 2.1測試中得分爲70.2%，高於DeepSeek-V4-Pro-Max的64.0%；在SWE-Bench Multilingual、SWE-Bench Pro及DeepSWE測試中亦表現更優。

不過，其性能仍落後於Kimi K3，後者在Terminal-Bench 2.1和DeepSWE測試中分別獲得88.3%和69%的分數，而Laguna S 2.1在這兩項測試中的得分分別爲70.2%和40.4%。需注意的是，上述對比並非基於統一測試環境，Poolside使用自研Agent框架，而競品引用的是公開最佳數據。