モデル情報

Laguna-XS-2.1-GGUF

poolside · Laguna-XS-2.1-GGUF

Laguna XS 2.1 is a 33B total parameter Mixture-of-Experts model with 3B activated parameters per token designed for agentic coding and long-horizon work on a local machine. This model is an upgraded version of our Laguna XS.2 model with a +5.4% jump on SWE-bench Multilingual as well as stronger performance on terminal-style tasks. > [!NOTE] > This repository contains official GGUF conversions from our standard format release built for llama.cpp (and compatible with vLLM and SGLang). To use with Ollama, pull directly with `ollama pull laguna-xs-2.1`. > > llama.cpp support is not yet upstreamed. See below. - **Mixed SWA and global attention layout**: Laguna XS 2.1 uses sigmoid gating with per-layer rotary scales, enabling mixed SWA (Sliding Window Attention) and global attention layers in a 3:1 ratio (across 40 total layers) - **KV cache in FP8**: KV cache quantized to FP8, reducing memory per token - **Native reasoning support**: Interleaved thinking between tool calls with support for enabling and disabling thinking per-request - **Local-ready**: At 33B total parameters and 3B activated, Laguna XS 2.1 is compact enough to run on a Mac with 36 GB of RAM. Available on Ollama and llama.cpp. High-quality FP8, NVFP4 and INT4 quantized variants available (see the collection) - **OpenMDW-1.1 license**: Use and modify the model and associated materials freely for commercial and non-commercial purposes (learn more about OpenMDW)

翻訳待ちのため原文を表示しています。

テキスト生成license:openmdw-1.1
コンテキスト長262,144 Token
入力 → 出力テキスト → テキスト
モデルウェイト未確認
情報更新日時2026/11/2 19:15:47
OVERVIEW

モデル紹介

Laguna XS 2.1 is a 33B total parameter Mixture-of-Experts model with 3B activated parameters per token designed for agentic coding and long-horizon work on a local machine. This model is an upgraded version of our Laguna XS.2 model with a +5.4% jump on SWE-bench Multilingual as well as stronger performance on terminal-style tasks. > [!NOTE] > This repository contains official GGUF conversions from our standard format release built for llama.cpp (and compatible with vLLM and SGLang). To use with Ollama, pull directly with `ollama pull laguna-xs-2.1`. > > llama.cpp support is not yet upstreamed. See below. - **Mixed SWA and global attention layout**: Laguna XS 2.1 uses sigmoid gating with per-layer rotary scales, enabling mixed SWA (Sliding Window Attention) and global attention layers in a 3:1 ratio (across 40 total layers) - **KV cache in FP8**: KV cache quantized to FP8, reducing memory per token - **Native reasoning support**: Interleaved thinking between tool calls with support for enabling and disabling thinking per-request - **Local-ready**: At 33B total parameters and 3B activated, Laguna XS 2.1 is compact enough to run on a Mac with 36 GB of RAM. Available on Ollama and llama.cpp. High-quality FP8, NVFP4 and INT4 quantized variants available (see the collection) - **OpenMDW-1.1 license**: Use and modify the model and associated materials freely for commercial and non-commercial purposes (learn more about OpenMDW)

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:openmdw-1.1。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。