Laguna XS 2.1

Fiche modèle · Poolside · laguna-xs-2.1

Laguna XS 2.1 is Poolside's open-weight Mixture-of-Experts coding model with 33B total parameters and 3B activated per token (256 experts + 1 shared; 40 layers). It targets agentic coding and long-horizon local work, with interleaved thinking, a 262,144-token context window, and text-to-text only modalities. Available as open weights on Hugging Face and via Poolside's API and OpenRouter (poolside/laguna-xs-2.1).

Identité

OrganisationPoolside
Pays—
Famille—
Typellm
Date de sortie2026-07-02
Licenceopenmdw license v1.1
Licence commercialeoui
Licence open sourceoui
Poids ouvertsoui
Auto-hébergement (DGX Spark)oui — ≤ 107 Md (Q8/FP8)
Modalitéstext
Fenêtre de contexte262 144
KV cache / token (Q8)81.9 ko/token
Paramètres totaux33 B
Paramètres actifs (session)3 B
Source des paramètres actifsweb : https://build.nvidia.com/poolside/laguna-xs-2.1.md
Curation des paramètres actifs2026-11-04
Prix par session0.14 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur)
Tokens / tâche (Data Players)1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)1.18 $ (est.)
Tokens d'entraînement—
Coupure de connaissance—
Créé le2026-08-14T16:26:20.451423Z
Mis à jour le2026-11-04T06:05:04.698632Z
SourceLLM Stats
URLhttps://llm-stats.com/models/laguna-xs-2.1

Prix par fournisseur

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : partiel — auto-hébergement DGX Spark (≤ 107 Md).

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

FournisseurSourceSouverainetéEntrée (/M tok)Sortie (/M tok)QuantificationContexteLatence (s)Débit (tok/s)Statut
Poolsidellm-statsnon0.10 $0.20 $————active

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

CatégorieScore
reasoning0.50
frontend_development0.70
general0.50
agents0.40
code0.50
tool_calling0.40

Scores par benchmark

BenchmarkCatégorieScoreMaxNormalisé (API)VérifiéAuto-déclaréDaté du
swe-bench-multilingualreasoning0.631.000.63nonoui2026-11-04T06:05:04.705722Z
swe-bench-proreasoning0.481.000.48nonoui2026-11-04T06:05:04.711568Z
swe-bench-verifiedreasoning0.711.000.71nonoui2026-11-04T06:05:04.702513Z
terminal-bench-2reasoning0.381.000.38nonoui2026-11-04T06:05:04.715118Z

Classements

CatégorieRangScoreNote conservatriceBenchmarks évaluésMéthodeDaté duProvenance
agents179—2.692trueskill2026-10-19model_history
code146—14.514trueskill2026-10-19model_history

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04