アメリカ企業がローカル動作する高性能オープンモデル「Laguna XS.2」をリリース、オープンモデルで躍進する中国勢に対抗できるか

アメリカのAI開発企業であるPoolsideがAIモデル「Laguna M.1」と「Laguna XS.2」を2026年4月29日にリリースしました。このうちLaguna XS.2はオープンモデルとして公開されており、GoogleのGemma 4を超える性能を備えています。

Introducing Laguna XS.2 and Laguna M.1 — Poolside
https://poolside.ai/blog/introducing-laguna-xs2-m1

Laguna XS.2 and M.1: A Deeper Dive — Poolside
https://poolside.ai/blog/laguna-a-deeper-dive

Laguna M.1は総パラメーター数2250億、アクティブパラメーター数230億のMoEモデルです。学習には30兆トークンのデータセットが使われており、学習完了時期は2025年末です。何らかのベースモデルに追加学習を施したわけではなく、事前学習も含めてPoolsideによって開発された独自モデルです。

「Laguna M.1 (225B-A23B)」「Devstral 2 (123B)」「GLM-4.7 (355B-A32B)」「DeepSeek-V4-Flash (284B-A13B)」「Qwen3.5 (397B-A17B)」「Claude Sonnet 4.6」の性能を比較したグラフが以下。Devstral 2のスコアは超えていますが、中国製モデルの「GLM-4.7」「DeepSeek-V4-Flash」「Qwen3.5」には負けています。

Laguna XS.2は総パラメーター数330億、アクティブパラメーター数30億のMoEモデルです。データセットの規模は30兆トークンで、学習データの規模は30兆トークン、学習に費やした時間は5週間です。

「Laguna XS.2 (33B-A3B)」「Devstral Small 2 (24B)」「Gemma 4 (31B)」「Qwen3.5 (35B-A3B)」「Qwen3.6 (35B-A3B)」「Claude Haiku 4.5」「GPT-5.4 Nano」のベンチマーク結果は以下の通り。Laguna XS.2は一部のテストで同一規模のQwen3.5を上回っていますが、Qwen3.6には敗北しています。

Laguna M.1とLaguna XS.2はAPIを介して利用可能で、API使用料金は期間限定で無料となっています。また、Laguna XS.2はオープンモデルとしても公開されています。Poolsideは「私たちは西側諸国には強力なオープンモデルが必要だと考えており、エコシステムに貢献したいと考えています」と述べ、中国系AI企業に対抗するオープンモデルの必要性を訴えています。

Laguna XS.2は以下のリンク先からダウンロードできます。PoolsideはLaguna XS.2をNVIDIAと協力して開発しており、NVFP4に量子化したバージョンも同時公開しています。さらに、FP8とINT4の量子化バージョンも存在。ライセンスはいずれもApache License 2.0です。

poolside/Laguna-XS.2 · Hugging Face
https://huggingface.co/poolside/Laguna-XS.2

poolside/Laguna-XS.2-FP8 · Hugging Face
https://huggingface.co/poolside/Laguna-XS.2-FP8

poolside/Laguna-XS.2-INT4 · Hugging Face
https://huggingface.co/poolside/Laguna-XS.2-INT4

poolside/Laguna-XS.2-NVFP4 · Hugging Face
https://huggingface.co/poolside/Laguna-XS.2-NVFP4

また、Appleシリコン用のAIフレームワークであるMLXもLaguna-XS.2の実行に対応しています。