定位：从零自研的开放权重模型
官方把 Poolside 描述为「构建开放权重的基础模型，以及精炼与改进这些模型的系统」。模型页上的说法更具体：模型是从零训练的——自己的数据、自己的基础设施、自己的强化学习，官方称其能力可与领先模型相比而只用了后者一小部分算力。这句话解释了它的取舍：不追求参数规模上的军备竞赛，而是把算力花在训练方法与数据构造上，再以开放权重的方式发出来。
深度介绍
Poolside详细介绍
Laguna 系列的两档主力
当前对外主推两个档位。较大的 Laguna s 2.1 为 118B 总参数、8B 激活参数，支持 100 万 token 上下文，官方定位是「中档成本的前沿级推理」，面向代理式编程与长周期任务；较小的 Laguna xs 2.1 为 33B 总参数、3B 激活参数，上下文 256K，官方称其轻到可以在单机运行。官方说明这两个档位之间还有更大的 M.1（225B 总参数、23B 激活），三者共用同一套家族配方。
架构细节：专家混合加混合注意力
官方模型卡给出的规格很具体：主力档位共 48 层，其中 12 层全局注意力、36 层滑动窗口注意力，比例为一比三，窗口大小 512；采用分组查询注意力、8 个 KV 头、每头维度 128，并用按层类型区分的旋转位置缩放。专家层是 256 个路由专家取前十再加一个共享专家，路由采用带软最大化门控的按 token 选择。词表为家族自有的 100,352 个 token。小档位是 40 层、三比一比例、KV 缓存量化到八位。
在 Agent 里学会编程
官方有一句话值得单独记下来：所有 Laguna 模型都是在自家的 Agent 执行框架里用强化学习训练出来的，因此它们在自家的终端 Agent 里表现最好，也可以接入任何支持该协议的外部客户端。这意味着两件事：一是模型训练的分布与真实工具调用场景更接近；二是官方建议的使用方式就是配自己的 Agent，而不是单拿去接一个通用聊天界面。终端安装给了一行脚本，同时提供桌面应用与连接器。
小档位能在本机跑
官方明确说小档位在 33B 总参数、3B 激活的规模下，可以在 36 GB 内存的苹果电脑上运行，并已上架主流的本地模型运行工具与本地推理项目；相对上一代，官方给出的提升是代码多语言基准上提高 5.4%，终端类任务也更强。对不能把代码送出去、又只有一台笔记本或单卡机器的开发者，这一档是整条线里最现实的选择；大档位官方则称小到可以跑在单台桌面级超算上。
权重、量化与许可
两档权重都以完全宽松的开放许可发布，官方原文是「用它、改它、在上面构建商业产品，不需要额外许可」。工程上这一点同样重要：官方同时放出八位、四位与更低比特的量化版本、面向本地推理工具的格式，以及适配苹果芯片推理框架的版本，外加一个专门训练用于投机解码的草稿模型以降低服务延迟。也就是说从权重到部署格式都已备齐，不必自己从头量化。
研究与工程透明
官方把研究过程写成了公开专栏，其中「模型工厂」是一个六篇的系列，讲他们如何训练、评测与迭代基础模型，内容包括显卡间权重传输、自动化架构消融，以及在大规模代码执行上做强化学习。另有几篇值得一读：一篇复盘了他们在评测中遇到的奖励作弊行为与应对思路，一篇讲在新型加速卡上用芯片间互连做激活卸载、比选择性重计算提升 6% 到 13% 吞吐。技术报告也以文档形式公开。
使用形态与商业支持
落地形态分成几条：终端 Agent（一行脚本安装）、桌面应用、可自托管的 Agent 服务端与连接器；不想自己部署的可以通过第三方网关与托管平台调用。许可方面权重免费且可商用，但官方另开了一条商业通道：如果需要生产支持、延迟与成本优化，或希望获得输出层面的赔偿保障，可以另行洽谈。这种「权重免费、服务收费」的分法对预算与责任划分都比较清楚。
产品特点
核心功能与独有价值
权重完全宽松，可商用免额外许可
两个主力档位的模型卡都写明采用完全宽松的开放许可：可以自由使用、修改并在其上构建商业产品，无需另行申请。对要把编程模型嵌进产品、又不想被许可条款牵着走的团队，这是最省事的一档。
训练环境就是它的 Agent 执行框架
官方称所有模型都是在自家 Agent 框架里用强化学习训练出来的，因此在自家终端 Agent 里表现最好，也能接任何支持该协议的客户端。训练分布与真实工具调用一致，通常意味着实际用起来比只看基准分数更顺手。
小档位能在 36G 内存的笔记本上跑
33B 总参数、3B 激活的档位官方说可以在 36 GB 内存的苹果电脑上运行，且已上架主流本地运行工具。对数据不能出内网、又只有一台机器的团队，这条路径不需要任何云端开销。
量化与投机解码模型都替你备好了
除原始权重外，官方还放出低位量化版本、面向本地推理工具的格式、适配苹果芯片推理框架的版本，以及一个专门训练的投机解码草稿模型。部署前的最后一公里不用自己再跑一遍量化流水线。
最近动态
重要更新
七月：主力档位 Laguna s 2.1 开放权重
官方放出 118B 总参数、8B 激活的主力档位，支持 100 万 token 上下文，定位为中档成本的前沿级推理，面向代理式编程与长周期任务；同步提供八位、四位与本地推理格式的量化版本，以及一个专门训练的投机解码草稿模型。官方称其规模小到可以跑在单台桌面级超算上，并同时上架第三方网关。
六月：可端侧运行的小档位更新
小档位更新到 33B 总参数、3B 激活，上下文 256K，采用 40 层的混合注意力布局并把 KV 缓存量化到八位；官方给出的提升是相对上一代在代码多语言基准上提高 5.4%、终端类任务更强，并明确它可以在 36 GB 内存的苹果电脑上运行，已上架主流本地模型运行工具与本地推理项目，同时提供多种量化与苹果芯片推理版本。
四月：Laguna 家族前两档与研究专栏启动
官方发布 Laguna 家族最早的两个档位并开放权重，同时公开了他们用来训练与运行 Agent 的执行框架，通过两个产品形态做研究预览。同期的公开专栏「模型工厂」是一个六篇系列，讲训练、评测与迭代基础模型的方法，内容包括显卡间权重传输与自动化架构消融，之后又补了大规模代码执行强化学习等章节。
产品总结
Poolside 是一个从零自研开放权重基础模型的团队，官方描述为「构建开放权重的基础模型，以及精炼与改进这些模型的系统」。模型页上的说法更具体：自己的数据、自己的基础设施、自己的强化学习，官方称其能力可与领先模型相比而只用了后者一小部分算力——取舍很清楚，不拼参数规模，而是把算力花在训练方法与数据构造上，再以开放权重的方式发布。 当前主推两个档位。较大的 Laguna s 2.1 为 118B 总参数、8B 激活参数，支持 100 万 token 上下文，定位是中档成本的前沿级推理，面向代理式编程与长周期任务；较小的 Laguna xs 2.1 为 33B 总参数、3B 激活参数，上下文 256K，官方称轻到可以在单机运行。两档之间还有更大的 M.1（225B 总参数、23B 激活），三者共用同一套家族配方。 架构上，主力档位共 48 层，其中 12 层全局注意力、36 层滑动窗口注意力，比例一比三、窗口 512；采用分组查询注意力、8 个 KV 头、每头维度 128，并用按层类型区分的旋转位置缩放；专家层是 256 个路由专家取前十加一个共享专家，路由采用带软最大化门控的按 token 选择；词表为家族自有的 100,352 个 token。小档位为 40 层、三比一比例，KV 缓存量化到八位，官方称可在 36 GB 内存的苹果电脑上运行，相对上一代在代码多语言基准上提高 5.4%。 一个关键的设计选择是：所有 Laguna 模型都在官方自家的 Agent 执行框架里用强化学习训练，因此它们在自家终端 Agent 里表现最好，也可接入任何支持该协议的客户端。落地形态包括终端 Agent（一行脚本安装）、桌面应用与可自托管的 Agent 服务端，另有第三方网关可直接调用。 权重方面，两档都采用完全宽松的开放许可，官方原文是可以自由使用、修改并在其上构建商业产品、无需额外许可；同时提供八位、四位等量化版本、面向本地推理工具的格式、适配苹果芯片推理框架的版本，以及一个专门训练用于投机解码的草稿模型。官方另开了一条商业通道，提供生产支持、延迟与成本优化以及输出赔偿保障。研究侧则把训练与评测过程写成了公开专栏，包括复盘评测中遇到的奖励作弊行为，以及用芯片间互连做激活卸载把吞吐提升 6% 到 13% 的工程实践。
- 产品类型
- 开放权重编程模型
- 支持平台
- 开放权重（Hugging Face） / 终端命令行 Agent / 桌面应用与连接器 / 本地推理（量化格式与 MLX） / 第三方网关与托管接口
- 资费模式
- 模型权重按宽松开放许可免费下载；接口按服务商计费，官方另提供生产支持与企业合作。
核验信息
参考文章与数据来源
本页事实来自官方渠道：官网首页与模型页（从零自研与算力效率的主张、两个档位的参数与上下文与定位、终端 Agent 与桌面与连接器形态、第三方网关入口、一行安装脚本、研究专栏与招聘与政府业务栏目），两个档位的官方模型卡（总参数与激活参数与上下文、层数与注意力比例与窗口与分组查询注意力与专家数与路由方式与词表、原生推理与按请求开关思考、量化版本与投机解码草稿模型、可运行的内存门槛、相对上一代的提升、完全宽松的开放许可与商用条款、商业支持通道），以及官方文档站与权重组织页。页内未列出模型卡与第三方平台页面中出现的其他厂商模型名称。许可与状态核验于 2026 年 9 月 22 日。
- 官网Poolside 官网
- 其他模型总览
- 官方文档快速开始与安装
- 官方文档官方文档站
- 其他Laguna s 2.1 模型卡
- 其他Laguna xs 2.1 模型卡
- 其他官方权重组织页
- 其他官方博客与研究专栏
用户体验调查
Poolside介绍页面对您是否有帮助？