SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Model / Badania

Poolside wypuszcza model do kodu, który mieści się na jednej maszynie

Poolside wypuściło Lagunę S 2.1, model do kodu z otwartymi wagami, który mimo 118 miliardów parametrów uruchamia na token tylko 8 miliardów i mieści się na jednej maszynie, a skwantyzowany schodzi do jakichś 40 GB. Na Terminal-Bench 2.1 dostał 70,2%, tyle co modele wielokrotnie od niego większe, ale na trudniejszym DeepSWE ma już 40,4%, daleko za Claude Fable 5 z 70%, i pod presją zaczyna zmyślać. Nie chodzi o to, że mały bije dużego, tylko że "dość dobry, żeby mieć go na własność" to już realna półka w agentowym kodowaniu.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Model / Badania  ·  4 min  · 

Poolside wypuszcza model do kodu, który mieści się na jednej maszynie
Ilustrację przygotowała AI.

Dostała pusty folder i zadanie: zbudować w JavaScripcie silnik przeglądarki, który renderuje HTML na płótnie obok prawdziwej przeglądarki. Przez 50 minut i 181 kroków, bez ani jednej podpowiedzi od człowieka, Laguna S 2.1 napisała od zera w czystym JavaScripcie parser HTML, silnik kaskady CSS i renderer rysujący stronę na płótnie. A że sama nie widzi obrazu, odpaliła w tle Chromium i porównała swój wynik z prawdziwą przeglądarką, piksel po pikselu, żeby w ogóle sprawdzić, czy jej wyszło. Najbardziej liczy się jednak to, czym to zrobiła: modelem, który mieści się na jednej maszynie.

Lagunę wypuściło Poolside, firma Jasona Warnera, byłego szefa technicznego GitHuba, która na półtora roku prawie zniknęła z branżowego radaru, żeby zbudować to, co Warner nazywa "fabryką modeli": przemysłowy proces wypuszczający kolejne wersje co pięć tygodni. Model jest zbudowany w architekturze MoE, więc choć ma 118 miliardów parametrów, na każdy token uruchamia tylko 8 miliardów i liczy się jak model kilkanaście razy mniejszy. Okno kontekstowe sięga miliona tokenów, więc mieści w sobie spory projekt naraz. Na Terminal-Bench 2.1, teście mierzącym długie zadania, w których agent działa przez terminal, dostał 70,2%, czyli tyle, ile zwykle wyciągają modele wielokrotnie od niego większe.

I na tym polega cała historia. Największy model do kodu z otwartymi wagami, Kimi K3 od chińskiego Moonshota (wagi mają trafić do pobrania 27 lipca), ma 2,8 biliona parametrów, 20 razy więcej. Laguna gra o te same zadania w rozmiarze, który realnie postawisz u siebie: Unsloth, projekt od odchudzania modeli pod domowy sprzęt, przygotował już skwantyzowaną wersję pod llama.cpp, schodzącą do jakichś 40 GB, którą odpali mocniejszy domowy pecet. Dla programisty to konkretna zmiana w rachunku. Albo wynajmujesz model z chmury, płacisz za każdy token i godzisz się, że to dostawca decyduje, co i kiedy możesz uruchomić. Albo trzymasz wagi u siebie, robisz z nimi, co chcesz, i płacisz za to własnym sprzętem oraz obsługą. Dotąd ta druga droga w agentowym kodowaniu oznaczała albo model wyraźnie słabszy, albo serwerownię. Laguna tę granicę przesuwa.

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Laguna S 2.1 bije modele kilkanaście razy większe i pokazuje zapisy
Model / Badania

Laguna S 2.1 bije modele kilkanaście razy większe i pokazuje zapisy

3 min

Laguna S 2.1 od Poolside dostała 40,4% na benchmarku DeepSWE, cztery razy więcej niż kilkanaście razy większy DeepSeek V4 Pro Max, a firma opublikowała pełne zapisy każdej próby, żeby liczbę dało się sprawdzić samodzielnie. Model ma 118 miliardów parametrów, ale na każdy token uruchamia tylko około 8 miliardów, więc wywołanie przez API kosztuje 0,10 dolara za milion tokenów na wejściu, jakieś 50 razy mniej niż Claude Opus 5. To wąski specjalista wyłącznie od kodu, bez niezależnego wskaźnika ogólnej inteligencji, a wynik trzyma się tylko z włączonym trybem myślenia, bo bez niego spada do 16,5%.

Lokalny agent do kodu, który celowo mniej myśli
Model / Badania

Lokalny agent do kodu, który celowo mniej myśli

3 min

Jackrong wypuścił Qwopus-3.6-35B-A3B-Coder, model do kodu oparty na Qwen3.6, w którym rozumowanie jest domyślnie wyłączone. To mieszanka ekspertów z 35 miliardami wag, z których przy każdym tokenie pracuje tylko około 3 miliardów, więc działa lokalnie i zebrał 45 tysięcy pobrań miesięcznie. Autorzy chwalą się wynikiem 62,4% na SWE-bench, ale to przebieg policzony przez sam zespół na 300 zadaniach, bez potwierdzenia. Bez rozumowania model pewniej trzyma się poleceń i stabilniej ciągnie stan przez tury, za to w kompetencji inżynierskiej przegrywa z rywalem tej samej wielkości, 81 do 94.

Po co model ponad trzy razy większy, skoro mniejszy programuje lepiej?
Model / Badania

Po co model ponad trzy razy większy, skoro mniejszy programuje lepiej?

3 min

Thinking Machines Lab wypuściło Inkling-Small, model z otwartymi wagami, który przy każdym tokenie uruchamia tylko 12 miliardów z 276 miliardów parametrów, a mimo to dorównuje ponad trzy razy większemu Inklingowi i wyprzedza go na kodzie, 80,2% wobec 77,6% na SWEBench Verified. Przewagę dało nie skalowanie, tylko dwa dodatkowe tygodnie treningu pod agentowe programowanie. Cena jest jedna: na wiedzy o świecie mniejszy model wyraźnie odstaje, 20,6% do 43,9% na SimpleQA. Mniej aktywnych parametrów oznacza też niższy rachunek za każdą odpowiedź.