모델 정보

Laguna-M.1

poolside · Laguna-M.1

Laguna M.1 is a 225B total parameter Mixture-of-Experts model with 23B activated parameters per token designed for agentic coding and long-horizon work. > [!NOTE] > For more details on how we trained this model, including our Model Factory approach, post-training recipe, async off-policy agent RL, and evaluations, check out our release blog post and technical report. * **Large sparse MoE for agentic coding**: Laguna M.1 is a 70-layer MoE transformer with 225B total parameters and 23B activated parameters per token * **High-capacity expert routing**: After 3 dense SwiGLU layers, Laguna M.1 uses 67 sparse MoE layers with 256 experts, top-k=16 routing and auxiliary-loss-free load balancing * **Global attention architecture**: Laguna M.1 uses global attention across all layers with 64 Q-heads, 8 KV-heads and softplus attention output gating * **Native reasoning support**: Interleaved thinking between tool calls with support for enabling and disabling thinking per-request * **Strong agentic benchmark performance**: Laguna M.1 is competitive with state-of-the-art open-weight and frontier models on SWE-bench Verified, SWE-bench Multilingual, SWE-Bench Pro and Terminal-Bench 2.0 * **Apache 2.0 license**: Use and modify freely for commercial and non-commercial purposes

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텍스트 생성license:apache-2.0
컨텍스트 창262,144 Token
입력 → 출력텍스트 → 텍스트
모델 웨이트오픈 웨이트
정보 업데이트2026/10/28 20:36:53
OVERVIEW

모델 소개

Laguna M.1 is a 225B total parameter Mixture-of-Experts model with 23B activated parameters per token designed for agentic coding and long-horizon work. > [!NOTE] > For more details on how we trained this model, including our Model Factory approach, post-training recipe, async off-policy agent RL, and evaluations, check out our release blog post and technical report. * **Large sparse MoE for agentic coding**: Laguna M.1 is a 70-layer MoE transformer with 225B total parameters and 23B activated parameters per token * **High-capacity expert routing**: After 3 dense SwiGLU layers, Laguna M.1 uses 67 sparse MoE layers with 256 experts, top-k=16 routing and auxiliary-loss-free load balancing * **Global attention architecture**: Laguna M.1 uses global attention across all layers with 64 Q-heads, 8 KV-heads and softplus attention output gating * **Native reasoning support**: Interleaved thinking between tool calls with support for enabling and disabling thinking per-request * **Strong agentic benchmark performance**: Laguna M.1 is competitive with state-of-the-art open-weight and frontier models on SWE-bench Verified, SWE-bench Multilingual, SWE-Bench Pro and Terminal-Bench 2.0 * **Apache 2.0 license**: Use and modify freely for commercial and non-commercial purposes

주요 특징

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

한계 및 유의 사항

구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.

PRICING & COST

출처별 요금 및 비용 분석

요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.

출처 / 채널입력출력과금 단위수집 시간
확인된 요금이 없습니다. 출처를 확인하세요.

월간 기본 토큰 비용 추정

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추정치에는 캐시 할인, 구간 요금, 멀티모달 추가 요금, 검색, 세금 및 추가 추론 출력이 포함되지 않습니다.

INDEPENDENT BENCHMARKS

공개 평가 및 실행 설정

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。

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자주 묻는 질문

오픈 웨이트면 무료 상업 이용이 가능한가요?

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 조건과 정책을 확인하세요. 자체 배포에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

실시간 결제 요금인가요?

수집 시간이 기록된 요금 스냅샷입니다. 최신 버전, 지역, 할인과 과금 방식은 해당 채널에서 확인하세요.

출처 및 추적 기록

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。