Poolside: Laguna S 2.1

Poolside: Laguna S 2.1 ist ein Textmodell von Poolside, gelistet auf api14 unter der Modell-ID poolside/laguna-s-2.1. Poolside beschreibt es als das neueste Coding-Agent-Modell in seiner Laguna-Reihe. Es ist ein Modell mit insgesamt 118B Parametern und 8B aktiven Parametern, was bedeutet, dass die Architektur pro Token eine kleinere Teilmenge der Gewichte aktiviert statt der vollen Parameteranzahl. Das Veröffentlichungsdatum des Anbieters ist der 2026-07-21.

Das Modell arbeitet mit Texteingabe und erzeugt Textausgabe, eignet sich also für Textgenerierung und Agent-artige Workloads, nicht für Bild, Audio oder andere Modalitäten. Es hat eine Kontextlänge von 1.048.576 Tokens, was groß genug ist, um sehr lange Eingaben wie ganze Repositories, lange Logs oder ausgedehnte Gesprächsverläufe in einer einzigen Anfrage zu halten. Die maximale Ausgabe beträgt 131.072 Tokens, sodass Antworten weit über eine kurze Antwort hinausgehen können, wenn die Aufgabe es erfordert. Poolside meldet einen Wert von 70,2% auf Terminal-Bench 2.1, einem Benchmark, der auf Terminal- und Agent-Aufgaben ausgerichtet ist.

Diese Fähigkeiten deuten auf einige praktische Anwendungen hin. Coding-Agent-Workflows passen am offensichtlichsten, gegeben die Positionierung des Modells und sein Terminal-Bench-Ergebnis: mehrstufige Aufgaben ausführen, Dateien lesen und bearbeiten und kommandzeilenartige Probleme durcharbeiten. Der lange Kontext unterstützt Analyse auf Repository-Ebene, bei der ein Entwickler möchte, dass das Modell über viele Dateien gleichzeitig reasoning betreibt, und er eignet sich auch für die Prüfung langer Dokumente oder Logs, bei denen die relevanten Details über eine große Eingabe verteilt sind. Da das Modell Tools und Reasoning unterstützt, kann es in Setups verwendet werden, in denen das Modell entscheidet, wann eine Funktion aufgerufen wird, und in denen der Reasoning-Trace für den Aufrufer sichtbar ist.

Sie rufen es über die OpenAI-kompatible API von api14 mit der Modell-ID poolside/laguna-s-2.1 auf. Die unterstützten Anfrageparameter sind include_reasoning, max_tokens, reasoning, temperature, tool_choice und tools. In der Praxis bedeutet das, dass Sie die Antwortlänge mit max_tokens begrenzen, die Stichprobenauswahl mit temperature steuern, Tool-Definitionen über tools übergeben und die Auswahl mit tool_choice lenken sowie die Reasoning-Ausgabe mit den Parametern reasoning und include_reasoning verwalten können.

Es gibt hier keine Informationen zu Preisen, Ratenlimits oder Latenz, daher müssen diese in der Live-Preistabelle und in Ihren eigenen Tests geprüft werden. Wenn Ihre Aufgabe nicht textbasiert ist oder keine Coding- oder Agent-artige Arbeit umfasst, könnte ein anderes Modell besser passen. Für einfache kurze Textaufgaben könnten der sehr große Kontext und die Ausgabelimits mehr sein, als Sie benötigen.