Poolside: Laguna S 2.1

Poolside: Laguna S 2.1 es un modelo de texto de Poolside, listado en api14 bajo el id de modelo poolside/laguna-s-2.1. Poolside lo describe como el modelo de agente de programación más reciente de su línea Laguna. Es un modelo de 118B parámetros totales con 8B parámetros activos, lo que significa que la arquitectura activa un subconjunto más pequeño de pesos por token en lugar del recuento completo de parámetros. La fecha de lanzamiento del proveedor es 2026-07-21.

El modelo trabaja con entrada de texto y produce salida de texto, por lo que encaja en generación de texto y cargas de trabajo de estilo agente en lugar de imagen, audio u otras modalidades. Tiene una longitud de contexto de 1.048.576 tokens, lo suficientemente grande como para contener entradas muy largas, como repositorios completos, registros extensos o historiales de conversación prolongados en una sola solicitud. La salida máxima es de 131.072 tokens, por lo que las respuestas pueden extenderse mucho más allá de una respuesta corta cuando la tarea lo requiere. Poolside reporta una puntuación del 70,2% en Terminal-Bench 2.1, un benchmark orientado a tareas de terminal y de agente.

Esas capacidades apuntan a algunos usos prácticos. Los flujos de trabajo de agentes de programación son el encaje más claro, dado el posicionamiento del modelo y su resultado en Terminal-Bench: ejecutar tareas de varios pasos, leer y editar archivos, y resolver problemas de estilo línea de comandos. El contexto largo admite análisis a nivel de repositorio, donde un desarrollador necesita que el modelo razone sobre muchos archivos a la vez, y también se adapta a la revisión de documentos o registros largos donde los detalles relevantes están repartidos en una entrada grande. Como el modelo admite herramientas y razonamiento, puede usarse en configuraciones donde el modelo decide cuándo llamar a una función y donde el rastro de razonamiento se expone al invocador.

Se llama a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo poolside/laguna-s-2.1. Los parámetros de solicitud admitidos son include_reasoning, max_tokens, reasoning, temperature, tool_choice y tools. En la práctica, eso significa que puedes limitar la longitud de la respuesta con max_tokens, controlar el muestreo con temperature, pasar definiciones de herramientas mediante tools y dirigir la selección con tool_choice, y gestionar la salida de razonamiento con los parámetros reasoning e include_reasoning.

Aquí no hay información sobre precios, límites de velocidad ni latencia, por lo que deben consultarse en la tabla de precios en vivo y en tus propias pruebas. Si tu tarea no está basada en texto, o no implica programación o trabajo de estilo agente, otro modelo puede encajar mejor. Para tareas de texto cortas y sencillas, el contexto y los límites de salida tan grandes pueden ser más de lo que necesitas.