モデル情報

Laguna-XS.2

poolside · Laguna-XS.2

Laguna XS.2 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. It uses Sliding Window Attention with per-head gating in 30 out of 40 layers for fast inference and low KV cache requirements. > [!NOTE] > For more details on how we trained this model, including on data automixing and async off-policy agent RL, check out our release blog post and technical report. - **Mixed SWA and global attention layout**: Laguna XS.2 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 is compact enough to run on a Mac with 36 GB of RAM. Available on Ollama - **Apache 2.0 license**: Use and modify freely for commercial and non-commercial purposes

翻訳待ちのため原文を表示しています。

テキスト生成license:apache-2.0
コンテキスト長262,144 Token
入力 → 出力テキスト → テキスト
モデルウェイトオープンウェイト
情報更新日時2026/10/28 20:33:58
OVERVIEW

モデル紹介

Laguna XS.2 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. It uses Sliding Window Attention with per-head gating in 30 out of 40 layers for fast inference and low KV cache requirements. > [!NOTE] > For more details on how we trained this model, including on data automixing and async off-policy agent RL, check out our release blog post and technical report. - **Mixed SWA and global attention layout**: Laguna XS.2 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 is compact enough to run on a Mac with 36 GB of RAM. Available on Ollama - **Apache 2.0 license**: Use and modify freely for commercial and non-commercial purposes

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:apache-2.0。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。