라구나 S 2.1 공개… AI 성능·GPU 효율 대폭 향상

AI 요약

Poolside가 118B 총 파라미터, 토큰당 8B 활성 파라미터의 Mixture-of-Experts(MoE) 모델인 Laguna S 2.1을 공개했다. 최대 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하며, 훈련 시작부터 출시까지 9주 미만이 소요되었다. Terminal-Bench 2.1에서 70.2%를 기록하며 동급 모델 중 가장 높은 에이전틱 코딩 성능을 보였고, DeepSeek-V4-Pro-Max, Kimi K3 등 대형 모델들과 경쟁력 있는 성능을 입증했다. 모든 벤치마크 점수에 대해 전체 평가 궤적을 공개하며 투명성을 강조했다.

핵심 포인트

• 118B 총 파라미터, 8B 활성 파라미터 MoE 모델, 최대 1M 토큰 컨텍스트 지원
• Terminal-Bench 2.1 70.2%, SWE-Bench Multilingual 78.5%, DeepSWE 40.4% 기록
• 훈련 시작부터 출시까지 9주 미만 소요, 3개월 내 3개 모델 출시 계획

향후 전망

• 소형 모델이 장기 코딩 작업에서 대형 모델을 능가하는 사례가 늘어나면서, 효율적 MoE 아키텍처의 중요성이 더욱 부각될 것