Poolside/OtherActivo

Laguna S 2.1

Laguna S 2.1 is a 118B total parameter Mixture-of-Experts model with 8B activated parameters per token, designed for agentic coding and long-horizon work. It sits between Laguna XS 2.1 (33B-A3B) and Laguna M.1 (225B-A23B) in the Laguna series and shares the family recipe: a token-choice router with softplus gating over 256 routed experts plus one shared expert, grouped-query attention, and interleaved full/sliding-window attention.

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Contexto
1,05M
Salida máxima
131K
Entrada
0,09 US$
Salida
0,18 US$
DECISION SUMMARY

Casos de uso recomendados

AgentesProgramaciónContexto largoCalidad-precio

Puntos fuertes en estos datos

  • 1,048,576-token context window
  • text input
  • 6 supported API parameters listed

Límites y advertencias

  • Provider behavior and pricing can change; verify the linked sources before production use.
CAPABILITIES

Capacidad

Datos propios del modelo

Modelo
Razonamiento
Compatible
Pesos abiertos
Desconocido

Datos del endpoint del proveedor

Endpoint del proveedor
Llamadas a herramientas
Compatible
Salida estructurada
No compatible
Streaming
Desconocido
Caché de prompts
Compatible
Lotes
Desconocido
Ajuste fino
Desconocido
PROVIDER PRICING

Laguna S 2.1 Precios del proveedor

Endpoint del proveedor: poolside/laguna-s-2.1

Entrada
0,09 US$
por 1 M de tokens
Salida
0,18 US$
por 1 M de tokens
Entrada en caché
0,009 US$
por 1 M de tokens
Salida de imagen
Desconocido
por 1 M de tokens
SOURCE RECORDS

Fuentes y verificación

Hugging Face model card

Campos: tags, gated, license, summary, library name, pipeline tag

OpenRouter Models API

Campos: identity, description, modalities, context window, maximum output, pricing, supported parameters

MODEL FAQ

Preguntas frecuentes

Las respuestas se generan con los mismos datos verificables del modelo y del proveedor mostrados arriba.

Laguna S 2.1 es un modelo de IA de Poolside perteneciente a la familia Other. Su contexto catalogado es de 1,05M.

Las especificaciones y los precios pueden variar por proveedor y cambiar con el tiempo. Revisa las fuentes y las fechas de verificación antes de usar un modelo en producción.