2026年07月22日 17時22分 AI

1180億パラメーターで1.6兆パラメーターのDeepSeek-V4-Pro-Maxを超えるアメリカ製オープンモデル「Laguna S 2.1」が登場

アメリカに拠点を置くAI開発企業のPoolsideが自社製モデル「Laguna S 2.1」を現地時間の2026年7月21日に発表しました。

Introducing Laguna S 2.1 — Poolside
https://poolside.ai/blog/introducing-laguna-s-2-1

Today we're releasing Laguna S 2.1, our most capable model to date.

It's a 118B total parameter Mixture-of-Experts model with 8B activated per token, a context window of up to 1M tokens, and thinking and no-thinking modes.

Capable enough to hold its own against models many… pic.twitter.com/hJr4yQ6VzA
— Poolside (@poolsideai) July 21, 2026

Laguna S 2.1は総パラメーター数1180億・アクティブパラメーター数80億のMoEモデルで、コンテキストウィンドウは最大104万8576トークンです。思考モードと非思考モードを備えており、はるかに大規模なモデルに匹敵する性能を達成していることがアピールされています。また、トレーニング開始から公開までの期間は9週間未満とのこと。

AIのエージェント性能を測定するTerminal-Bench 2.1の結果が以下。Laguna S 2.1は総パラメーター数1兆6000億のDeepSeek-V4-Pro-Maxを上回り、アメリカ製オープンモデルとしては最高性能、中国製オープンモデルと比べても上位に位置する性能を達成しました。

以下のグラフは横軸がパラメーター数、縦軸がTerminal-Bench 2.1のスコアを示しています。Laguna S 2.1は同等規模のモデルと比べて性能が高く、同等性能のモデルと比べて規模の小さい効率的なモデルであることが分かります。

ベンチマークだけでなく実際のタスクでも高い性能を発揮します。ゼロからブラウザエンジンを開発するタスクでは50分でHTMLとCSSのレンダリングに成功しました。

数時間にわたる長大なタスクも得意です。以下は1試行当たりの平均出力トークン数とタスク解決率を示したもので、思考モードにして出力トークン数を高めるとタスク解決率も向上することが分かります。

Laguna S 2.1はオープンモデルとして以下のリンク先で公開されています。ライセンスはOpenMDW-1.1です。

poolside/Laguna-S-2.1 · Hugging Face
https://huggingface.co/poolside/Laguna-S-2.1

Laguna S 2.1の容量は236GBで、実行するには複数のGPUや大量のメモリが必要です。PoolsideはLaguna S 2.1の各種量子化版も公開しており、NVFP4版ならDGX SparkやMac Studioでローカル実行できます。

Laguna S 2.1 - a poolside Collection
https://huggingface.co/collections/poolside/laguna-s-21