米Poolside、DeepSeek V4越えのオープンモデル「Laguna S 2.1」を発表

　サンフランシスコに拠点を置くAIスタートアップのPoolsideは、現地時間の2026年7月21日、新たに自社開発したオープンウェイトモデル「Laguna S 2.1」をリリースした。このモデルは総パラメータ数が1180億、トークンあたりのアクティブパラメータ数が80億のMoEアーキテクチャを採用しており、最大104万8576トークンの長大なコンテキストウィンドウをサポートしている。

　オープンモデルとしてHugging Face上で公開されており、Linux FoundationのOpenMDW-1.1ライセンスの下で利用可能である。オリジナルの容量は236GBであり実行には複数のGPUを要するが、各種の量子化版も提供されており、環境によってはローカル実行も可能である。 Laguna S 2.1はエージェント型のコーディングタスクにおいて高い問題解決能力を発揮するよう設計されている。


　AIのエージェント性能を測定する「Terminal-Bench 2.1」において70.2パーセントのスコアを記録した。この結果は1兆6000億パラメータを持つDeepSeek-V4-Pro-Maxなどのはるかに大規模なモデルを上回り、同等規模のモデルと比較しても極めて高い性能を示している。

　Poolsideは長期的で複雑なタスクの解決能力を評価する「DeepSWE」においても同モデルが優れた成績を収めたことを強調している。実際の応用例として、ゼロからブラウザのレンダリングエンジンを50分で開発した事例や、50年以上未解決であった数学の証明問題を独自に再発見した事例などが報告されている。

　Laguna S 2.1の機能的な特徴として、「思考モード」と「非思考モード」を備えている点が挙げられる。思考モードを有効にして出力トークン数を高めることで、複雑なタスクに対する解決率が大幅に向上する仕組みとなっている。Poolsideは単なるモデル規模の拡大に頼るのではなく、検証プロセスや持続性といった問題解決へのアプローチを改善したことが高い性能に寄与したと説明している。

　また、本モデルはトレーニングの開始から公開までを9週間未満という短期間で完了させており、同社の開発体制の効率性も証明している。これまで中国発のモデルが優位に立っていたオープンウェイト領域において、Poolsideは今回のリリースを通じ、企業が自社環境でホスティングできる強力な代替選択肢を提供することを狙いとしている。