Laguna S 2.1

Laguna S 2.1 は、Poolside が 2026年7月21日にリリースしたオープンウェイトのコーディングモデルで、同日に Hugging Face でウェイトが公開されました。118B総計/8Bアクティブの MoE アーキテクチャに、100万トークンのコンテキストウィンドウとネイティブなインターリーブ推論を組み合わせ、エージェントコーディングと長期的なタスクを対象としています。OpenMDW-1.1 ライセンスのもと商用・非商用を問わず無料で利用でき、Laguna ファミリーでは Laguna XS 2.1（33B-A3B）と Laguna M.1（225B-A23B）の中間に位置します。

モデル仕様

主な機能

• ネイティブなインターリーブ推論：ツール呼び出しの間に思考が挟まれ、enable_thinking でリクエストごとに制御。推論はオフか max の2択で、low / medium / high の段階はありません。
• 全モードで100万コンテキスト：思考・非思考両モードで 1,048,576 トークンのフルウィンドウを利用可能。リポジトリ全体や長いエージェントの軌跡を1つのセッションに収められます。
• 初日からオープンウェイト：BF16、FP8、INT4、NVFP4、GGUF、MLX の変換版がリリース当日に Hugging Face に揃い、投機デコード用の DFlash ドラフトモデルも付属。ダウンロード約11.9万件、いいね約969件。
• ワークステーション1台で実行：128GB ユニファイドメモリの NVIDIA DGX Spark 1台で動作します。
• 幅広いサービングスタック：Poolside の pool CLI、vLLM、SGLang、Ollama、llama.cpp、MLX、TensorRT-LLM で実行可能。

使用シナリオ

• エージェントコーディング：複数ステップのツール利用、ターミナル作業、リポジトリ規模の編集のために設計。Terminal-Bench 2.1 と SWE-Bench Pro では、DeepSeek-V4-Flash、NVIDIA Nemotron 3 Ultra、Thinking Machines Inkling など、数倍の規模のモデルに匹敵または上回ります。
• 長期的なタスク：100万トークンのウィンドウとインターリーブ推論により、長時間のデバッグやリファクタリングのセッションが多数のツール呼び出しをまたいでも一貫性を保ちます。
• ローカルデプロイ：OpenMDW-1.1 のウェイトと4ビット量子化により、DGX Spark 1台でのセルフホストが現実的。プライバシー重視のコードベースに適しています。

料金

ウェイトは OpenMDW-1.1 で無料。ホスト型アクセスは以下の通りです。

競合と比較した優位性

1. アクティブパラメータの効率：わずか8Bのアクティブパラメータで、Terminal-Bench 2.1 と SWE-Bench Pro においてはるかに大型のモデルと競合します。
2. 真に商用可能なオープン性：OpenMDW-1.1 は別途契約なしで商用利用を許可し、主要な量子化がすべて初日に出揃いました。
3. 100万コンテキストでのローカルファースト：100万トークンのウィンドウと DGX Spark 1台でのデプロイを両立するオープンモデルは稀です。

はじめに

1. ホスト型で試す：OpenRouter の無料エンドポイント（256Kコンテキスト）が最も手軽です。Poolside API と Vercel AI Gateway でも利用可能。
2. ウェイトをダウンロード：Hugging Face から BF16、FP8、INT4、NVFP4、GGUF、MLX のビルドを取得。
3. ローカルでサービング：pool CLI、vLLM、SGLang、Ollama、llama.cpp、MLX、TensorRT-LLM で実行。
4. 推論を制御：リクエストごとに enable_thinking を設定。有効時は max 強度で動作します。

よくある質問

Laguna S 2.1 は商用利用できますか？

はい。OpenMDW-1.1 ライセンスは商用・非商用の両方をカバーし、OpenRouter では 256K コンテキストの無料ホスト型エンドポイントも提供されています。

ローカル実行に必要なハードウェアは？

NVIDIA DGX Spark（128GB ユニファイドメモリ）1台で実行できます。INT4、NVFP4、GGUF ビルドなら、llama.cpp、MLX、TensorRT-LLM でさらにフットプリントを削減できます。

画像や視覚入力に対応していますか？

いいえ。Laguna S 2.1 はテキスト入出力のみで、語彙は 100,352 トークン、視覚エンコーダーは搭載されていません。

代替案

• DeepSeek V4 Flash：より大型の 284B-A13B オープンエージェントモデル。MIT ウェイトで API 料金も安価。
• Qwen3.8-27B：Apache 2.0 の 27B デンスモデル。よりシンプルなローカルデプロイ向け。

ヒント

1. 難しいタスクでは思考をオンに：enable_thinking は max 強度で動作し、ツール呼び出しの間に推論を挟みます。ここがエージェント性能の源泉です。
2. DFlash ドラフトモデルを活用：公式 DFlash ドラフターによる投機デコードで、ローカルサービングが体感できるほど高速化します。
3. ウィンドウを使い切る：両モードで100万トークンあるため、チャンク分割せず、リポジトリ全体とツール履歴をコンテキストに保持しましょう。

まとめ

Laguna S 2.1 は2026年で最も実用的なオープンコーディングモデルの一つです。118B MoE でアクティブは8Bのみ、真の100万トークンコンテキスト、初日から揃う量子化、商用可能なライセンスを備えています。自前のハードウェア、または最小限の API コストでフロンティアに近いエージェントコーディングが欲しいなら、検討に値するモデルです。