O que é Laguna S 2.1?
Laguna S 2.1 é o atual modelo de programação carro-chefe da Poolside, lançado em 21 de julho de 2026 com os pesos no Hugging Face no mesmo dia. É um modelo mixture-of-experts com 118 bilhões de parâmetros, cerca de 8 bilhões ativos por token, e contexto de 1.048.576 tokens. Trabalha só com texto, foi feito para programação com agentes e raciocina entre chamadas de ferramentas; o raciocínio pode ser desligado a cada requisição. Fica acima do Laguna XS 2.1 (33B) e, segundo a Poolside, supera o maior Laguna M.1 (225B) com metade do tamanho em execução.
Os pesos estão sob a OpenMDW-1.1, uma licença permissiva que permite uso comercial e modificação sem pedir autorização. A Poolside oferece versões BF16, FP8, NVFP4, INT4 e GGUF, além de um modelo de rascunho DFlash para decodificar mais rápido. O checkpoint BF16 tem cerca de 236 GB, e a Poolside diz que o modelo cabe em um único NVIDIA DGX Spark. No Hugging Face ele tem 1.077 curtidas e 584.050 downloads nos últimos 30 dias.
No lançamento, a Poolside divulgou um endpoint pago no OpenRouter com contexto de 1M a US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada, US$ 0,20 por milhão de tokens de saída e US$ 0,01 para leituras de cache, além de um endpoint gratuito com contexto de 256K. Também está no Baseten, Vercel AI Gateway, Ollama e em um chat web gratuito.
Quanto custa Laguna S 2.1?
| Plano | Preço | O que inclui |
|---|---|---|
| Weights | Free | OpenMDW-1.1 |
| OpenRouter (paid) | $0.10 in / $0.20 out per 1M tokens | US$ 0,01 leitura de cache, contexto de 1M |
| OpenRouter (free) | Free | Contexto de 256K |
Pesos abertos sob OpenMDW-1.1. Preço de lançamento no OpenRouter: US$ 0,10 entrada / US$ 0,20 saída / US$ 0,01 leitura de cache por 1M de tokens; endpoint gratuito com contexto de 256K.
Laguna S 2.1 vale a pena?
Laguna S 2.1 faz muito mais programação com agentes do que seus 8 bilhões de parâmetros ativos sugerem. A Poolside informa 70,2% no Terminal-Bench 2.1 e 59,4% no SWE-Bench Pro, contra 64,0% e 55,4% do DeepSeek-V4-Pro, que tem seis vezes mais parâmetros ativos. No DeepSWE, a tarefa longa mais difícil que a Poolside rodou, ele marca 40,4% contra 9,0% do DeepSeek-V4-Pro. Todas as execuções de avaliação estão publicadas em trajectories.poolside.ai, mais do que a maioria dos laboratórios oferece.
Não é o modelo aberto de código mais forte. O Kimi K3 marca 88,3% no Terminal-Bench 2.1 e 69% no DeepSWE na mesma tabela, e os números da Poolside são dela mesma. Não encontramos pontuação no Intelligence Index da Artificial Analysis, e o resultado de DeepSWE da Poolside veio do próprio ambiente de testes dela, não do usado no ranking.
O porém: a própria Poolside lista as falhas. Às vezes o modelo segue o que lembra de uma ferramenta em vez da definição dada por um ambiente de terceiros, escreve JSON quebrado quando a ferramenta espera uma lista e pensa demais em matemática. O raciocínio fica desligado ou no máximo, e sem raciocínio o Terminal-Bench cai para 60,4%. O endpoint gratuito do OpenRouter pode usar seus prompts para treino, então código privado deve ir para o endpoint pago ou para suas próprias GPUs.
Nossa opinião: Laguna S 2.1 é o modelo aberto para entregar a metade rotineira do trabalho de um agente de programação. A US$ 0,20 por milhão de tokens de saída, uma sessão longa de agente custa centavos, e quando ele trava, GLM-5.3 ou Kimi K3 podem ficar com as tarefas difíceis.
Onde ele se destaca
Uma equipe de plataforma que roda agentes de programação em cada pull request
Corrigir testes quebrados e bugs pequenos sem pagar preços de modelos de ponta
Mande as tarefas rotineiras para o Laguna S 2.1 com o raciocínio ligado e preservado. A US$ 0,10/0,20 por milhão de tokens, 1.000 sessões de 500K tokens de entrada e 20K de saída custam cerca de US$ 54 antes de cache.
Uma empresa regulada que não pode enviar código para uma API externa
Rodar um modelo de programação com agentes no próprio hardware
Sirva o checkpoint FP8 ou NVFP4 com vLLM, SGLang ou TRT-LLM em quatro GPUs, ou a versão INT4 em um DGX Spark. A licença OpenMDW-1.1 não exige autorização para uso comercial.
Um desenvolvedor comparando modelos de código locais
Ter um agente que roda no Ollama em um desktop potente
ollama run laguna-s-2.1 baixa uma versão Q4_K_M com o template de chat embutido. Usuários do Hacker News relatam de 15 a 28 tokens por segundo localmente, bom para conversar mas lento para loops de agente interativos.
Antes de decidir
- Configuração
- Baixe do Hugging Face, use ollama run laguna-s-2.1 ou chame pelo OpenRouter, Baseten ou Vercel AI Gateway. O vLLM precisa dos parsers de ferramentas e raciocínio poolside_v1; o suporte ao llama.cpp está no fork da Poolside enquanto a revisão upstream continua.
- Integrações
- APIs compatíveis com OpenAI; vLLM, SGLang, TRT-LLM, Transformers e llama.cpp; ambientes de agentes como Kilo, Cline, OpenCode, OpenClaw, Hermes Agent e o pool da Poolside.
- Dados e privacidade
- Hospedar por conta própria mantém todo o código no seu hardware. O endpoint gratuito do OpenRouter pode usar entradas e saídas para treino; o endpoint pago e as implantações dedicadas do Baseten são as opções para código privado.
- Custo em escala
- US$ 0,10/0,20 por milhão de tokens no lançamento, com leituras de cache a US$ 0,01; os pesos BF16 têm cerca de 236 GB e a receita de vLLM da Poolside usa quatro GPUs.
- Limites
- Contexto de 1.048.576 tokens no endpoint pago e de 256K no gratuito. Raciocínio só desligado ou no máximo, e a Poolside alerta para JSON inválido em argumentos de lista e para excesso ocasional de raciocínio.
O que é bom
- 70,2% no Terminal-Bench 2.1 com só 8B parâmetros ativos, segundo a Poolside
- Licença permissiva OpenMDW-1.1, sem limites de receita ou de usuários
- Contexto de 1M de tokens, com ou sem raciocínio
- Trajetórias de avaliação publicadas e versões oficiais FP8, NVFP4, INT4 e GGUF
O que não é
- Fica atrás do Kimi K3 e do GLM-5.3 nas tarefas de agente mais difíceis
- Benchmarks informados pela própria empresa; ainda sem índice independente
- Falhas conhecidas em chamadas de ferramentas em ambientes de terceiros
- Raciocínio só desligado ou no máximo, sem níveis menores
Ideal para
Equipes que querem um modelo aberto de código barato e com licença permissiva para rodar em uma única estação de trabalho ou chamar por centavos.
Alternativas ao Laguna S 2.1
Laguna S 2.1: perguntas frequentes
- Laguna S 2.1 vale a pena?
- Programação com agentes quase no nível de ponta, de um modelo que cabe em uma única estação de trabalho, por um preço que arredonda para zero. Damos nota 4.1 de 5.
- Quanto custa Laguna S 2.1?
- Pesos abertos sob OpenMDW-1.1. Preço de lançamento no OpenRouter: US$ 0,10 entrada / US$ 0,20 saída / US$ 0,01 leitura de cache por 1M de tokens; endpoint gratuito com contexto de 256K.
- Quais são as desvantagens de Laguna S 2.1?
- Fica atrás do Kimi K3 e do GLM-5.3 nas tarefas de agente mais difíceis; benchmarks informados pela própria empresa; ainda sem índice independente; falhas conhecidas em chamadas de ferramentas em ambientes de terceiros; raciocínio só desligado ou no máximo, sem níveis menores.
- Para quem Laguna S 2.1 é indicado?
- Equipes que querem um modelo aberto de código barato e com licença permissiva para rodar em uma única estação de trabalho ou chamar por centavos.
- Quanto custa Laguna S 2.1 para uma equipe ou em produção?
- US$ 0,10/0,20 por milhão de tokens no lançamento, com leituras de cache a US$ 0,01; os pesos BF16 têm cerca de 236 GB e a receita de vLLM da Poolside usa quatro GPUs.
- Laguna S 2.1 é seguro para dados da empresa?
- Hospedar por conta própria mantém todo o código no seu hardware. O endpoint gratuito do OpenRouter pode usar entradas e saídas para treino; o endpoint pago e as implantações dedicadas do Baseten são as opções para código privado.
- Quais são as melhores alternativas ao Laguna S 2.1?
- As alternativas mais próximas que analisamos são GLM-5.3, Kimi K3, Devstral 2 e DeepSeek-V4.1-Flash.
Respostas verificadas em 7 de nov. de 2026.
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