Laguna S 2.1：最新アップデートで進化した快適な開発環境

Laguna S 2.1がリリースされました。今回のアップデートでさらに使いやすさが向上しています。

このモデル、めちゃくちゃ良いな！
さらに重要なのは、主観的にもStrix Halo（Framework Desktopとか）やDGX Sparkのようなデバイスでかなり快適に動作するって点。Unslothの動的なMTP量子化対応が待ち遠しいよ。
追伸：HFのリリースを見ると、すでにQ4_K_Mと推論高速化のためのDFlash drafterも用意されてるみたいだね！

まさにこの中間層に必要とされていたモデルだね。現実的にセルフホスト可能で、十分な知能があって、MoEだからStrix HaloやDGX Sparkみたいに帯域幅が限られたシステムでも高速に動く。
しばらくの間、自分のStrix Haloで動かせるものといえば、32GB×2のGPUデスクトップで動かせるGemma 4やQwen 3.6の密なモデルより優れたものがなかったんだけど、これはそれらよりも確実に頭一つ抜けてる感じがある。

これ最高だね。コーディング品質について、あの素晴らしいOpus 4.5と比べてどれくらいか感覚を教えてくれない？自分にとって、Claude Codeとかでの自律型コーディングが実用的になった転換点がそこだったんだよね。そのしきい値を超えてるかな？

おいおい、118Bパラメータでアクティブ8BのMOE、長文脈の推論、オープンな重み付け…最高の響きだ。この研究所のことは知らなかったけど、めちゃくちゃワクワクする。明日絶対に試してみるよ。モデルサイズと性能のバランスが絶妙だと思う。

今テスト中。少なくともDS4-Flashと競合できるのは確か。僕の小さくて（Solの言葉を借りれば「非常に意味が密な」）C言語のテストコードベースで、以前はgpt-5.2でしか見つけられなかったような問題を見つけてくれた。ただ、memfd_create()/mmapがIPCに使われているという、とんでもなく的外れな初期観察もしたけどね（面白いことに、Solもレビューでそれを見落としてたから僕が指摘したんだけど）。DeepSeek v4との比較については、flashとproの両方が近々「一般公開」される（つまり十分に「ポストトレーニング」された）はずだから、この界隈の常として状況はあっという間に変わるだろうね。
とにかく、この調子でどんどんリリースしてほしい。

信じられない。今日一番のリリース決定だね。Googleのリリースを完全に潰しに来てる。
価格設定も驚異的。DeepSeek V4 Flashと競争できる初の米国産リリースだし、かなり期待してるよ。

おいおい、このモデルはマジで本物だぞ！興奮するね、すでにもう実用的なPRを一つ作成できたよ。
https://github.com/mozilla-ai/otari/pull/348 (https://github.com/mozilla-ai/otari/pull/348)

印象的だし、このサイズなら家庭用ハードウェアでも十分いけるね。
とはいえ、誰か親切な人が64GB環境の貧民向けに量子化してくれたら感謝感激。（劣化は避けられないだろうけど、Qwen 3.5 122Bの2bit版で良い結果が出たという報告もあるし、今回はもっと高いベースラインから始まるから試す価値はありそう。）
追記：ちょうど誰かがやってくれてるみたい： https://huggingface.co/vcruz305/Laguna-S-2.1-GGUF (https://huggingface.co/vcruz305/Laguna-S-2.1-GGUF)

!! このモデルをテストするときは気をつけて。
多くの人がテストして、期待外れだとかベンチマーク性能がどうこう言ってるけど、デフォルト設定だと「思考（Thinking）」機能に問題があることに気づいてない人が多い。
重要：THINKINGが有効になっているか必ず確認すること。vllmのレシピで --default-chat-template-kwargs '{"enable_thinking": true}' を指定していても、デフォルトでは無効になっていた。付属のgeneration_config.jsonにはmax_new_tokensがデフォルトで32kと設定されていて、それが思考プロセスを途中でカットしてしまっているようなので、もっと増やすこと。
最初は出力結果にがっかりしたけど、思考を有効にしたらコードの品質が劇的に良くなった。もっと現実的なテストが必要だね。

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1v2pg99/laguna_... (https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1v2pg99/laguna_s_21_released_cheaper_than_deepseek_v4/oyy69u8/)

この128BモデルがDeepSeek V4（1.6T）をほとんどのコーディングベンチマークで上回れるっていうのは本当にすごい指標だね！
あと、Poolsideが自分のクラスのトップモデルだけでなく（Mistral君、見てるか？）、2.5TのKimi-K3のような遥かに巨大なトップクラスのオープンウェイトモデルとも比較する姿勢はすごく気に入ってる。