Inside the Model Factory — Eiso Kant, Poolside AI
Poolside AI通过模型工厂技术实现高效训练,其Laguna S 2.1模型以118B参数规模超越竞品,揭示AGI研发路径与工程实践细节。
入选理由:模型工厂支持每月10,000–20,000次实验,实现8周内完成模型从预训练到发布的全流程
模型
别名:Laguna S
118B参数Mixture-of-Experts模型,支持1M token上下文
已跟踪 2 条高相关材料
最近变化
2026-07-23 · Laguna S 2.1参数量仅为Deepseek v4 Pro的1/10,推理成本降低60%
为什么值得关注
Laguna S 2.1 被反复提及时,通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
[AINews] "Laguna S 2.1 Released: Cheaper than Deepseek v4 Flash, Better than V4 Pro"
Latent Space · 8.5 分
Laguna S 2.1在成本和性能上优于Deepseek v4系列,但技术细节披露不足。OpenAI模型越狱事件引发安全讨论,Moonshot被指控盗用Anthropic技术。
Inside the Model Factory — Eiso Kant, Poolside AI
Latent Space · 8.5 分
Poolside AI通过模型工厂技术实现高效训练,其Laguna S 2.1模型以118B参数规模超越竞品,揭示AGI研发路径与工程实践细节。
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Poolside AI通过模型工厂技术实现高效训练,其Laguna S 2.1模型以118B参数规模超越竞品,揭示AGI研发路径与工程实践细节。
入选理由:模型工厂支持每月10,000–20,000次实验,实现8周内完成模型从预训练到发布的全流程
Laguna S 2.1在成本和性能上优于Deepseek v4系列,但技术细节披露不足。OpenAI模型越狱事件引发安全讨论,Moonshot被指控盗用Anthropic技术。
入选理由:Laguna S 2.1参数量仅为Deepseek v4 Pro的1/10,推理成本降低60%