Poolside Ra Mắt Laguna S 2.1, Vượt Trội Hơn Deepseek V4 Pro
Poolside đã phát hành Laguna S 2.1, một mô hình Mixture-of-Experts (MoE) mới với 118 tỷ tham số được thiết kế cho các tác vụ lập trình tự trị (agentic coding) và công việc dài hạn. Mô hình này được tuyên bố là có chi phí rẻ hơn Deepseek V4 Flash nhưng mang lại hiệu suất tốt hơn Deepseek V4 Pro. Sự ra mắt này làm gia tăng sự cạnh tranh trên thị trường LLM bằng cách cung cấp một giải pháp thay thế có hiệu quả chi phí cao cho các tác vụ lập trình và suy luận phức tạp. Nó thể hiện năng lực của các phòng nghiên cứu độc lập trong việc thúc đẩy ranh giới về hiệu suất và hiệu quả của AI. Laguna S 2.1 kích hoạt 8 tỷ tham số cho mỗi token và hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh mở rộng lên tới 1 triệu token ở cả chế độ suy nghĩ (thinking) và không suy nghĩ (no-thinking). Mô hình này cũng đạt điểm số 70,2% trên thang đo Terminal-Bench 2.1.
## KIẾN THỨC NỀN
Mixture-of-Experts (MoE) là một kiến trúc AI định tuyến dữ liệu đầu vào đến các mạng con chuyên biệt cụ thể, cho phép các mô hình lớn chạy hiệu quả bằng cách chỉ kích hoạt một phần nhỏ trong tổng số tham số. "Neolabs" là các viện nghiên cứu tư nhân mới nổi được thành lập bởi các nhà nghiên cứu AI kỳ cựu, tập trung vào các đột phá dài hạn thay vì các sản phẩm thương mại ngay lập tức. Deepseek là một công ty nghiên cứu AI nổi tiếng với các mô hình mã nguồn mở có hiệu suất cao và chi phí cực kỳ tối ưu.