Laguna S 2.1 截胡开放权重战：118B 拳打 DeepSeek，单卡可跑

TL;DR：Poolside 发布开源权重编码模型 Laguna S 2.1，118B 总参 / 8B 激活的 MoE 架构，Terminal-Bench 2.1 得分 70.2%，超越 DeepSeek-V4-Pro-Max（1.6T）和 Inkling（975B）。模型小到可以在单台 NVIDIA DGX Spark 上运行，权重已上 Hugging Face。

118B 参数，8B 激活，跑在一台 DGX Spark 上

旧金山 AI 公司 Poolside 扔出了一枚重磅炸弹：Laguna S 2.1，一个总参数 118B、每次推理仅激活 8B 的混合专家（MoE）模型，在 Terminal-Bench 2.1 上砍下 70.2%。

被它甩在身后的名单令人咋舌：DeepSeek-V4-Pro-Max（1.6T 参数、49B 激活，64.0%），NVIDIA Nemotron 3 Ultra（550B，56.4%），以及上周刚刚发布的 Thinking Machines Inkling（975B，63.8%）。而 Laguna S 2.1 的体积，只是它们的几分之一到二十五分之一。

更关键的是：它跑在一台 NVIDIA DGX Spark 桌面设备上。

模型权重已在 Hugging Face 开放下载，采用 Linux 基金会旗下的 OpenMDW-1.1 许可证。从启动训练到公开发布，仅用了 52 天。

这个模型不是玩笑——社区三小时就试出了真实力

发布不到一小时，Cline、Nous Research、OpenRouter、OpenCode 等平台几乎同步上线了免费接入。Hacker News 上话题迅速冲到 86 points，一位用户写道："This is INSANE. How did they do this?" 另一位直言："这绝对是今天的发布之王，直接碾压了 Google 的发布。"

实测反馈来得极快。HN 用户 megavon 在三小时测试后放话："I'm probably moving from Claude Code to this." 另一位用户 river_otter 报告称，模型已经产出了一份可用的开源项目 PR。Nous Research 宣布 Portal 免费试用两周；Cline 称其为"小模型性能的突破，击败了 3 倍体量的对手。"

最不寻常的背书来自 NVIDIA 官方——NVIDIA AI 和 NVIDIA RTX Spark 两个账号同时发推推广，连 Hugging Face 官方号也下场转发。Poolside 官方公告推文在发布后数小时内斩获 1616 赞、243 转推、超过 36 万次查看。

Poolside 联合创始人兼联合 CEO Eiso Kant 在万字长推中写道："如果五年前有人告诉我，到 2030 年所有经济上有价值、科学上有趣、个人有意义的东西都将建立在三到四家公司承包的智能之上——我会说那是反乌托邦科幻小说。我们正站在一个分岔路口。我相信智能应该也终将成为大宗商品。问题在于，这种智能是来自三家公司，还是来自许多可以构建它、拥有它、塑造它的人。"

当然也有保留意见。有用户指出模型存在"overthinking"问题，在复杂数学任务上容易陷入推理循环。Poolside 团队坦诚了这一限制，并表示"thinking effort 的中档控制"已在路线图顶端。

过去 11 个月，西方没有发布过这个量级的开放权重模型

一个被多家媒体反复引用的事实：Poolside 称，过去 11 个月，没有西方实验室发布过 118B 级别的开放权重模型。Forbes 在同日发布的深度报道中将此置于中美 AI 竞赛的框架下——标题直击要害："American Open-Source Labs Think They Can Beat China's Best AI Startups"。

在这个窗口期，DeepSeek V4 系列、阿里 Qwen 3.7 Max、月之暗面 Kimi K3 组成的中国阵营连续刷新各项评测纪录。西方开发者社区在"本地可跑的最佳开放模型"这个关键空位上，一直处于被动。

Poolside 成立于 2023 年，由前 GitHub CTO Jason Warner 和前 GitHub 工程 VP Eiso Kant 联合创办。2024 年 10 月完成 5 亿美元 B 轮融资，估值 30 亿美元，投资方包括 NVIDIA 和 eBay。在一度沉寂 18 个月后，团队于 2026 年全面转向开放权重策略——三个月内连发三款模型：Laguna XS 2.1（33B）、Laguna S 2.1（118B），以及正在训练中的更大规模旗舰模型。The Next Web 报道指出，Poolside 上一轮计划中的 20 亿美元 C 轮融资（估值 140 亿美元）于 2026 年 4 月因 CoreWeave 退出得州数据中心合作而告吹，但这并未阻碍公司以自有资源继续推进模型迭代。

70.2% 只是分数，真正厉害的是模型行为

技术层面，Laguna S 2.1 有三个核心看点。

第一，同体量碾压级的评测表现。 Terminal-Bench 2.1 得分 70.2%，在开放权重模型中仅次于 Kimi K3（88.3%，2.8T 参数）和 Muse Spark 1.1（80%，参数量未公开）。SWE-Bench Multilingual 得分 78.5%，超过 DeepSeek-V4-Pro-Max（76.2%）和 Nemotron 3 Ultra（67.7%）。SWE-Bench Pro 公开数据集得分 59.4%，同样领先 Inkling（54.3%）和 DeepSeek-V4-Pro-Max（55.4%）。在更硬核的 DeepSWE 评测中，Laguna S 2.1 得分 40.4%，DeepSeek-V4-Pro-Max 仅为 9.0%——差距不是一点半点。

第二，模型行为而非模型智能。 Poolside 预训练负责人 Robert McHardy 解释称，本轮提升的关键不是"更聪明"，而是更好的行为："更多验证、不轻信、不急于宣布胜利、更加坚持。" Poolside 联合创始人 Jason Warner 进一步阐释：绝大多数能力增益来自后训练阶段——SFT（部分基于合成数据）加 RL（针对模型尚未可靠解决的任务），使用了更长的 rollout 预算、改进的沙盒基础设施以及多 harness rollout，确保学习到的行为可以跨 agent 框架迁移。

第三，真实世界案例。 在一个演示中，Laguna S 2.1 在 50 分钟内从空文件夹构建了一个完整的 HTML/CSS 渲染引擎——包括 tokenizer、DOM 树、CSS 解析器、级联引擎、盒模型布局和 Canvas 2D 渲染器，最终生成了一个展示九段 HTML 片段的对比页面。在另一个案例中，研究人员将模型指向 Poolside 自己的 agent 框架代码库，在自动化循环中运行了约 69 万 token 后，模型将框架加速了 5.2%，内存分配降低约 70%。当速度优化收益变小到难以测量时，模型没有"宣布胜利"或伪造进步，而是转向仍可测量的指标继续推进。

Poolside 为所有公开发布的评测分数提供了完整轨迹，可在 trajectories.poolside.ai 逐 trial 查验——在一个 benchmark hacking 频发的行业里，这是一个值得注意的透明度举措。

从"追赶叙事"到"同桌竞争"：开放权重不再是单边游戏

过去 18 个月，开放权重模型的领跑者几乎全部来自中国。DeepSeek V4 系列以极高的性价比统治了开发者社区，Qwen 和 Kimi K3 交替刷新纪录，西方开发者要在本地部署顶级编码模型，选择基本只有一个方向。

本次发布改变了什么？不是 Poolside 超越了所有中国模型——Kimi K3 在 Terminal-Bench 上仍大幅领先，闭源的 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol 更是高出一个档次。但 Laguna S 2.1 证明了两件事：第一，西方实验室可以在不烧掉数十亿美元的前提下，用精干的团队和 4,000 张 H200 GPU、不到九周的时间，造出一个在多项评测中与头部开放模型正面竞争的编码模型；第二，"本地可跑"与"能力强"不再是二选一。

Jason Warner 在发布声明中明确将矛头指向地缘 AI 竞争："我相信西方需要一条通往前沿智能的可信开放道路。我相信这条路应该由一家美国公司来修。我们打算成为那家公司。"

Poolside 明确瞄准政府和受严格监管的企业客户——这些组织需要自托管、气密环境中的 AI 能力，而这恰好是中美 AI 竞赛中最敏感的地带。Eiso Kant 在接受采访时表示，客户"从第零天就拿到了权重，安装在他们自己的私有、有时完全隔离的环境中"。

这还不是终点。Eiso Kant 透露，更大的旗舰模型已经在上周启动训练，"以 99.2% 的计算利用率运行"。

这不止是一个模型，这是一条道路的起点

Laguna S 2.1 不是第一个开放权重编码模型，也不会是最后一个。但它的意义在于一个简单的事实：在一个由中国模型主导的开放权重叙事中，一家来自旧金山的公司，用 118B 参数、52 天训练周期和一台桌面 GPU，证明了这个赛道还远未终局。

Kant 的收束或许是最好的注脚："我们正在建设一个未来——在这个未来里，世界上最强大的智能可以被任何人拥有和塑造。Laguna S 2.1 只是其中一步。我们会继续建设，直到那个未来存在。"

Sources: Poolside Blog, Forbes, The Next Web, Hacker News, @poolsideai on X, @eisokant on X, @jasoncwarner on X, r/LocalLLaMA

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