Laguna S 2.1 공개
Poolside가 장기 작업과 추론 능력을 강화한 새로운 모델인 Laguna S 2.1을 공개했습니다. 이 모델은 총 118B MoE(Mixture of Experts) 구조를 기반으로 하며, 토큰당 8B 매개변수를 활성화하여 효율성을 높였습니다.
Laguna S 2.1의 가장 주목할 만한 특징은 긴 컨텍스트 처리에 있습니다. thinking 모드와 no-thinking 모드 모두 최대 1M 토큰 컨텍스트를 지원하여 매우 긴 문맥을 이해하고 추론할 수 있습니다. 이는 복잡한 장기 작업이나 심층적인 추론이 필요한 개발 작업에 큰 이점을 제공합니다.
또한 이 모델은 학습 시작부터 출시까지 9주 미만의 짧은 기간 안에 개발되었습니다. 이러한 빠른 개발 속도는 대규모 모델을 효율적으로 훈련하고 배포하는 데 있어 중요한 진전을 보여줍니다.
Laguna S 2.1의 가장 주목할 만한 특징은 긴 컨텍스트 처리에 있습니다. thinking 모드와 no-thinking 모드 모두 최대 1M 토큰 컨텍스트를 지원하여 매우 긴 문맥을 이해하고 추론할 수 있습니다. 이는 복잡한 장기 작업이나 심층적인 추론이 필요한 개발 작업에 큰 이점을 제공합니다.
또한 이 모델은 학습 시작부터 출시까지 9주 미만의 짧은 기간 안에 개발되었습니다. 이러한 빠른 개발 속도는 대규모 모델을 효율적으로 훈련하고 배포하는 데 있어 중요한 진전을 보여줍니다.