Poolside julkaisee uuden koodausmallin – väittää vastaavan suorituskykyä isompia kilpailijoita
Tekoälylabra Poolside on julkaissut uuden avoimen koodausmallin nimeltä Laguna S 2.1. Yritys väittää mallin pärjäävän jopa kymmenen kertaa suurempia kilpailijoitaan vastaan tietyissä tehtävissä.
San Franciscossa sijaitseva tekoälylabra Poolside julkaisi tiistaina uuden koodausmallin, Laguna S 2.1. Malli on 118 miljardin parametrin Mixture-of-Experts (MoE) -järjestelmä, joka aktivoi vain 8 miljardia parametria tokenia kohden ja tukee jopa miljoonan tokenin konteksti-ikkunaa. Poolside väittää mallin suorituskyvyn olevan vertailuarvoissa linjassa tai parempi kuin useiden huomattavasti suurempien avointen mallien, jotka kilpailevat samoista käyttötarkoituksista.[newline]
Poolsiden mukaan Laguna S 2.1 saavutti 70,2 % Terminal-Bench 2.1 -vertailussa, sijoittuen korkeammalle kuin useat suuremmat mallit, kuten DeepSeek-V4-Pro-Max (1,6 biljoonaa parametria) ja Nvidia Nemotron 3 Ultra (550 miljardia parametria). Mallin kehitys valmiiksi julkaistavaan muotoon kesti alle yhdeksän viikkoa, ja se koulutettiin käyttäen 4 096 Nvidia H200 GPU:ta. Tämä nopea sykli on linjassa yrityksen aiemman kolmen mallin julkaisun kanssa kolmen kuukauden aikana.[newline]
Laguna S 2.1 julkaistaan aikana, jolloin avoimen lähdekoodin tekoälymalleista käydään kiivasta keskustelua. Viime aikoina suosio on kääntynyt avoimiin järjestelmiin, joita yritykset voivat ladata ja ajaa omalla infrastruktuurillaan. Monet johtavista avoimista malleista ovat peräisin kiinalaisilta laboratorioilta. Poolside esittää Laguna S 2.1:n vastauksena tähän tarpeeseen länsimaisille toimijoille, jotka tarvitsevat avoimia malleja, joita he voivat luottaa, ajaa ja rakentaa päälleen, kuten toinen toimitusjohtajista Jason Warner totesi.[newline]
Malli käyttää harvaa MoE-arkkitehtuuria, mikä tarkoittaa, että päättelykustannukset skaalautuvat aktiivisten parametrien (8 miljardia) eikä kokonaisparametrien (118 miljardia) mukaan. Poolside korostaa, että malli on tarpeeksi pieni toimiakseen yhdellä Nvidia DGX Spark -laitteella. Hinnoittelultaan yritys tarjoaa aggressiivisesti kilpailukykyistä pääsyä malliin, allekirjoittaen useimpia rajapintavaihtoehtoja huomattavasti.[newline]
Poolside pyrkii myös lisäämään avoimuutta tekoälymallien arvioinnissa julkaisemalla kaikki vertailutestien suorituspolut muokkaamattomina. Tämä yhdistettynä mallin suorituskykyyn ja edulliseen hinnoitteluun pyrkii vahvistamaan sen asemaa yritysasiakkaiden keskuudessa, jotka tarvitsevat luotettavia ja suorituskykyisiä tekoälyratkaisuja oman turvallisuusrajojensa sisällä.