据动察 Beating 监测，专做编程 Agent 的 Poolside 开源 MoE 代码模型 Laguna S 2.1。模型总参数 1180 亿，每次仅激活 80 亿，支持 100 万 Token 上下文。量化后可在一台 NVIDIA DGX Spark 上运行。

Poolside 自测中，Laguna S 2.1 在 Terminal-Bench 2.1 得 70.2%，高于总参数 1.6 万亿、激活参数 490 亿的 DeepSeek-V4-Pro-Max 的 64.0%。SWE-Bench Multilingual、SWE-Bench Pro 和 DeepSWE 也更高。

但它与 Kimi K3 仍有明显差距。Kimi K3 总参数 2.8 万亿、激活参数 500 亿，在 Terminal-Bench 2.1 得 88.3%，DeepSWE 得 69%。Laguna S 2.1 分别为 70.2% 和 40.4%。

这些分数不是同一环境重测。Poolside 使用自有 Agent 框架，竞品取公开最高成绩。Laguna S 2.1 的特点，是用更少的激活参数，把长程编程能力做到本地单机可跑。