Qu’est-ce que Laguna S 2.1 ?
Laguna S 2.1 est le modèle de programmation phare actuel de Poolside, sorti le 21 juillet 2026 avec ses poids publiés le même jour sur Hugging Face. C'est un modèle mixture-of-experts de 118 milliards de paramètres, dont environ 8 milliards actifs par token, avec un contexte de 1 048 576 tokens. Il ne traite que du texte, vise la programmation par agents et réfléchit entre les appels d'outils ; la réflexion peut être coupée à chaque requête. Il se place au-dessus de Laguna XS 2.1 (33B) et, selon Poolside, dépasse le plus gros Laguna M.1 (225B) pour moitié moins de taille à l'exécution.
Les poids sont sous OpenMDW-1.1, une licence permissive qui autorise l'usage commercial et la modification sans autorisation préalable. Poolside fournit des versions BF16, FP8, NVFP4, INT4 et GGUF, plus un modèle brouillon DFlash pour accélérer le décodage. Le checkpoint BF16 pèse environ 236 Go, et Poolside affirme que le modèle tient sur un seul NVIDIA DGX Spark. Sur Hugging Face, il compte 1 077 likes et 584 050 téléchargements sur les 30 derniers jours.
Au lancement, Poolside annonçait un endpoint payant OpenRouter avec 1M de contexte à 0,10 $ le million de tokens en entrée, 0,20 $ le million en sortie et 0,01 $ pour les lectures de cache, ainsi qu'un endpoint gratuit avec 256K de contexte. Il est aussi disponible sur Baseten, Vercel AI Gateway, Ollama et dans un chat web gratuit.
Combien coûte Laguna S 2.1 ?
| Offre | Prix | Ce qui est inclus |
|---|---|---|
| Weights | Free | OpenMDW-1.1 |
| OpenRouter (paid) | $0.10 in / $0.20 out per 1M tokens | 0,01 $ en lecture de cache, 1M de contexte |
| OpenRouter (free) | Free | 256K de contexte |
Poids ouverts sous OpenMDW-1.1. Prix OpenRouter au lancement : 0,10 $ en entrée / 0,20 $ en sortie / 0,01 $ en lecture de cache par million de tokens ; endpoint gratuit avec 256K de contexte.
Laguna S 2.1 vaut-il le coup ?
Laguna S 2.1 abat bien plus de travail de programmation par agents que ses 8 milliards de paramètres actifs ne le laissent penser. Poolside annonce 70,2 % sur Terminal-Bench 2.1 et 59,4 % sur SWE-Bench Pro, contre 64,0 % et 55,4 % pour DeepSeek-V4-Pro, qui a six fois plus de paramètres actifs. Sur DeepSWE, la tâche longue la plus difficile testée par Poolside, il obtient 40,4 % contre 9,0 % pour DeepSeek-V4-Pro. Chaque exécution d'évaluation est publiée sur trajectories.poolside.ai, ce que peu de laboratoires proposent.
Ce n'est pas le meilleur modèle ouvert pour le code. Kimi K3 obtient 88,3 % sur Terminal-Bench 2.1 et 69 % sur DeepSWE dans le même tableau, et les chiffres de Poolside sont les siens. Nous n'avons trouvé aucun score à l'Intelligence Index d'Artificial Analysis, et le résultat DeepSWE de Poolside vient de son propre harnais, pas de celui du classement.
Le hic : Poolside liste lui-même les défauts. Le modèle suit parfois son souvenir d'un outil plutôt que la définition fournie par un harnais tiers, produit du JSON cassé quand un outil attend un tableau et réfléchit trop en mathématiques. La réflexion est soit coupée, soit au maximum, et sans réflexion Terminal-Bench tombe à 60,4 %. L'endpoint gratuit d'OpenRouter peut utiliser vos prompts pour l'entraînement : le code privé doit passer par l'endpoint payant ou vos propres GPU.
Notre avis : Laguna S 2.1 est le modèle ouvert auquel confier la moitié routinière du travail d'un agent de programmation. À 0,20 $ le million de tokens en sortie, une longue session d'agent coûte quelques centimes, et quand il bloque, GLM-5.3 ou Kimi K3 peuvent reprendre les tickets difficiles.
Là où il fait la différence
Une équipe plateforme qui lance des agents de code sur chaque pull request
Corriger les tests en échec et les petits bugs sans payer les tarifs des modèles de pointe
Envoyez les tickets courants à Laguna S 2.1 avec la réflexion activée et conservée. À 0,10/0,20 $ le million de tokens, 1 000 sessions de 500K tokens en entrée et 20K en sortie coûtent environ 54 $ avant cache.
Une entreprise réglementée qui ne peut pas envoyer son code à une API externe
Faire tourner un modèle de programmation par agents sur son propre matériel
Servez le checkpoint FP8 ou NVFP4 avec vLLM, SGLang ou TRT-LLM sur quatre GPU, ou la version INT4 sur un DGX Spark. La licence OpenMDW-1.1 n'exige aucune autorisation pour l'usage commercial.
Un développeur qui compare des modèles de code locaux
Disposer d'un agent qui tourne dans Ollama sur un ordinateur de bureau haut de gamme
ollama run laguna-s-2.1 télécharge une version Q4_K_M avec le modèle de chat intégré. Des utilisateurs de Hacker News rapportent 15 à 28 tokens par seconde en local, assez pour discuter mais lent pour des boucles d'agent interactives.
Avant de vous engager
- Mise en route
- Téléchargez-le sur Hugging Face, lancez ollama run laguna-s-2.1 ou appelez-le via OpenRouter, Baseten ou Vercel AI Gateway. vLLM nécessite les parseurs d'outils et de raisonnement poolside_v1 ; la prise en charge de llama.cpp se trouve dans le fork de Poolside en attendant la revue upstream.
- Intégrations
- API compatibles OpenAI ; vLLM, SGLang, TRT-LLM, Transformers et llama.cpp ; harnais d'agents dont Kilo, Cline, OpenCode, OpenClaw, Hermes Agent et pool de Poolside.
- Données et confidentialité
- L'auto-hébergement garde tout le code sur votre matériel. L'endpoint gratuit d'OpenRouter peut utiliser entrées et sorties pour l'entraînement ; l'endpoint payant et les déploiements dédiés Baseten sont les options pour le code privé.
- Coût à grande échelle
- 0,10/0,20 $ le million de tokens au lancement, lectures de cache à 0,01 $ ; les poids BF16 pèsent environ 236 Go et la recette vLLM de Poolside utilise quatre GPU.
- Limites
- Contexte de 1 048 576 tokens sur l'endpoint payant, 256K sur le gratuit. Réflexion coupée ou au maximum seulement, et Poolside signale du JSON invalide pour les arguments de type tableau et une tendance occasionnelle à trop réfléchir.
Les points forts
- 70,2 % sur Terminal-Bench 2.1 avec seulement 8B paramètres actifs, selon Poolside
- Licence permissive OpenMDW-1.1, sans plafond de revenus ni d'utilisateurs
- Contexte de 1M de tokens, avec ou sans réflexion
- Trajectoires d'évaluation publiées et versions officielles FP8, NVFP4, INT4 et GGUF
Les points faibles
- En retrait de Kimi K3 et GLM-5.3 sur les tâches d'agent les plus dures
- Benchmarks autodéclarés ; pas encore de score d'indice indépendant
- Erreurs d'appel d'outils connues dans les harnais tiers
- Réflexion coupée ou au maximum seulement, sans niveau intermédiaire
Idéal pour
Les équipes qui veulent un modèle ouvert de code bon marché, sous licence permissive, à faire tourner sur une seule station de travail ou à appeler pour quelques centimes.
Alternatives à Laguna S 2.1
Laguna S 2.1 : questions fréquentes
- Laguna S 2.1 vaut-il le coup ?
- De la programmation par agents presque au niveau de la frontière, par un modèle qui tient sur une seule station de travail, pour un prix qui s'arrondit à zéro. Nous lui donnons 4.1 sur 5.
- Combien coûte Laguna S 2.1 ?
- Poids ouverts sous OpenMDW-1.1. Prix OpenRouter au lancement : 0,10 $ en entrée / 0,20 $ en sortie / 0,01 $ en lecture de cache par million de tokens ; endpoint gratuit avec 256K de contexte.
- Quels sont les inconvénients de Laguna S 2.1 ?
- En retrait de Kimi K3 et GLM-5.3 sur les tâches d'agent les plus dures; benchmarks autodéclarés ; pas encore de score d'indice indépendant; erreurs d'appel d'outils connues dans les harnais tiers; réflexion coupée ou au maximum seulement, sans niveau intermédiaire.
- À qui s’adresse Laguna S 2.1 ?
- Les équipes qui veulent un modèle ouvert de code bon marché, sous licence permissive, à faire tourner sur une seule station de travail ou à appeler pour quelques centimes.
- Combien coûte Laguna S 2.1 pour une équipe ou en production ?
- 0,10/0,20 $ le million de tokens au lancement, lectures de cache à 0,01 $ ; les poids BF16 pèsent environ 236 Go et la recette vLLM de Poolside utilise quatre GPU.
- Laguna S 2.1 est-il sûr pour les données de l’entreprise ?
- L'auto-hébergement garde tout le code sur votre matériel. L'endpoint gratuit d'OpenRouter peut utiliser entrées et sorties pour l'entraînement ; l'endpoint payant et les déploiements dédiés Baseten sont les options pour le code privé.
- Quelles sont les meilleures alternatives à Laguna S 2.1 ?
- Les alternatives les plus proches que nous avons testées sont GLM-5.3, Kimi K3, Devstral 2 et DeepSeek-V4.1-Flash.
Réponses vérifiées le 7 nov. 2026.
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