Poolside: Laguna S 2.1 (free)

Laguna S 2.1 to model agenta kodującego od Poolside, oferowany na api14 pod identyfikatorem modelu poolside/laguna-s-2.1:free. To najnowszy model agenta kodującego w linii Laguna od Poolside, a data wydania przez dostawcę to 2026-07-21. To model o łącznej liczbie 118B parametrów z 8B aktywnych parametrów, osiągający 70.2% w Terminal-Bench 2.1.

Model przyjmuje dane wejściowe w formie tekstu i generuje dane wyjściowe w formie tekstu, więc pasuje do tekstowych procesów kodowania i rozumowania, a nie do zadań związanych z obrazem lub dźwiękiem. Ma okno kontekstu wynoszące 262144 tokeny, co wystarcza do pomieszczenia dużych plików źródłowych, długich różnic lub rozbudowanych transkryptów agenta w jednym żądaniu. Maksymalne wyjście to 32768 tokenów, więc odpowiedzi mogą być długie, ale nadal są ograniczone znacznie poniżej rozmiaru kontekstu wejściowego. Obsługiwane parametry żądania to include_reasoning, max_tokens, reasoning, temperature, tool_choice oraz tools.

Te możliwości wskazują na praktyczne zastosowania związane z kodem. Ponieważ to model agenta kodującego z obsługą wywoływania narzędzi, nadaje się do zadań takich jak praca w repozytorium, uruchamianie poleceń w pętli w stylu terminala, edytowanie plików i iterowanie nad niedziałającymi testami. Duże okno kontekstu pomaga, gdy model musi mieć wgląd w wiele plików lub długą rozmowę, a parametry rozumowania pozwalają kontrolować, czy treść rozumowania ma być żądana lub zwracana. tool_choice i tools pozwalają zdefiniować funkcje lub polecenia, które model może wywołać, co umożliwia procesy w stylu agenta, a nie zwykły czat.

Wywołujesz go przez zgodne z OpenAI API api14, używając identyfikatora modelu poolside/laguna-s-2.1:free. Żądania mają kształt uzupełnień czatu OpenAI, więc wysyłasz wiadomości i ustawiasz parametry obsługiwane przez model: include_reasoning, max_tokens, reasoning, temperature, tool_choice oraz tools. Jeśli używasz wywoływania narzędzi, przekaż definicje narzędzi w tools i kontroluj wybór za pomocą tool_choice. Użyj max_tokens, aby ograniczyć długość odpowiedzi, oraz temperature, aby dostosować próbkowanie. Tabela bieżących cen na stronie pokazuje aktualne ceny, więc sprawdź ją, zanim zaczniesz na tym opierać swoje rozwiązanie.

Jednym ograniczeniem, o którym warto pamiętać, jest modalność: model przyjmuje wyłącznie tekst, więc jeśli Twoje zadanie zależy od obrazów lub dźwięku, lepiej pasuje inny model. Maksymalne wyjście 32768 tokenów oznacza również, że bardzo duże pojedyncze odpowiedzi zostaną obcięte lub będą wymagały podziału na wiele wywołań. Jeśli potrzebujesz modelu spoza niszy agentów kodujących albo takiego z wejściem innym niż tekst, poszukaj gdzie indziej na api14.