Poolside 是一家人工智能实验室，已发布其能力最强的模型 Laguna S 2.1，以彻底的透明度挑战行业惯例。该模型为拥有 1180 亿参数的专家混合（Mixture-of-Experts）架构，每个 token 仅激活 80 亿参数，并支持高达 100 万 token 的上下文窗口。基准测试表明，其在编程任务上的表现具有竞争力，超越了更大的开源模型。Poolside 已将模型权重立即在 Hugging Face 上以宽松的许可协议发布。从预训练到发布的仅九周开发周期，凸显了 Poolside 的快速迭代速度。此次发布回应了市场对可信的西方开源权重人工智能系统日益增长的需求。Poolside 旨在通过专注于成本效益、自托管和迭代速度，而非单纯追求规模，展开竞争。该模型的稀疏架构显著降低了推理成本，使其在广泛的代理（agentic）工作负载中具备经济可行性。Poolside 还发布了完整且未经编辑的基准测试轨迹，以增强可信度并解决人工智能基准测试中的问题。Laguna S 2.1 在过去近一年中，代表了自托管代理编程领域最可信的西方开源权重选项。