Poolside ha vuelto con un modelo de código abierto pensado para programar, y con un titular que dice bastante del momento: cabe en un solo equipo de sobremesa. Se llama Laguna S 2.1, tiene los pesos libres en Hugging Face y encabeza el campo del open source estadounidense para tareas de código. La pega es la misma de siempre: sigue por detrás de los mejores modelos abiertos chinos.
Puntos clave
- Laguna S 2.1 tiene 118.000 millones de parámetros totales, pero solo activa 8.000 millones por token gracias a su arquitectura de mezcla de expertos.
- Maneja hasta 1 millón de tokens de contexto y corre en un solo Nvidia DGX Spark, la caja de sobremesa de IA.
- Se entrenó en menos de nueve semanas: empezó el 22 de mayo y salió el 21 de julio.
- Los pesos están libres en Hugging Face; en OpenRouter cuesta 0,10 dólares por millón de tokens de entrada y 0,20 de salida.
- Es el mejor modelo abierto de código de EEUU en varios test, pero se queda por detrás del chino Kimi K3.
Qué lo hace interesante
El truco está en la arquitectura. Laguna tiene 118.000 millones de parámetros en total, pero en cada paso solo enciende 8.000 millones. Eso le permite ser potente sin necesitar un centro de datos: cabe en un único Nvidia DGX Spark, la caja de sobremesa que Nvidia vende para correr IA en local. Para una empresa que no quiere mandar su código a la nube de nadie, poder alojar el modelo en su propia máquina es un argumento de peso.
En rendimiento, el equipo de Poolside cuenta una cosa honesta: no han metido más inteligencia bruta, han pulido los comportamientos que hacen a un modelo fiable programando. Más verificación, menos dar cosas por sentadas. Con el modo de razonamiento activado, sube con fuerza en las pruebas de código; en Terminal-Bench 2.1 pasa del 60,4% al 70,2%. Y se entrenó en menos de nueve semanas, un plazo cortísimo.
El contexto que de verdad importa: EEUU contra China
Aquí está la historia de fondo. En modelos abiertos, China lleva la delantera. El Kimi K3 saca un 88,3% en ese mismo Terminal-Bench frente al 70,2% de Laguna, y es un gigante de 2,8 billones de parámetros. Poolside no alcanza esa cima, pero aporta algo distinto: un modelo mucho más pequeño con resultados fuertes, que corre en una sola máquina.
Laguna llega una semana después de que TML, la empresa de Mira Murati, sacara su primer modelo, Inkling. Dos lanzamientos abiertos seguidos desde EEUU no borran la ventaja china, pero al menos marcan que el open source americano se mueve en vez de mirar el hueco. Encaja con la carrera que venimos siguiendo: los modelos abiertos chinos como los de Z.ai y Alibaba siguen empujando, y los laboratorios de EEUU responden a la defensiva.
Que un modelo sea de pesos abiertos significa algo concreto para una empresa: puedes descargarlo, alojarlo donde quieras y usarlo sin pedir permiso a nadie ni pasar por una API que te cobra por cada llamada. A cambio, cargas tú con el coste de correrlo. Ahí está la gracia de que Laguna quepa en un solo DGX Spark: baja ese coste de entrada de un centro de datos a una máquina de sobremesa cara pero asumible.
Por qué importa
Si en tu empresa os planteáis usar IA para programar sin depender de una API de pago ni sacar el código de casa, los modelos abiertos como Laguna son la vía que hay que vigilar. Un modelo que corre en tu propia máquina significa control total del dato y coste fijo en vez de factura por token. No va a batir al mejor modelo cerrado en las tareas más difíciles, pero para mucho trabajo de código del día a día, tener una opción abierta, barata y alojable en local cambia los números. Vale la pena tenerlo en el radar cuando toque decidir sobre qué construir.
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