풀링사이드(Poolside)가 장기 에이전틱 코딩에 특화된 MoE 기반 파운데이션 모델 Laguna M.1(총 225.8B 파라미터, 토큰당 23.4B 활성화)과 XS.2(총 33.4B, 3B 활성화)를 공개했다. 두 모델은 내부 Model Factory 시스템으로 사전학습부터 평가·양자화까지 일관되게 훈련됐으며, SWE-bench Verified·Multilingual·Pro 및 Terminal-Bench 2.0에서 각 가중치 클래스 최고 오픈 모델과 경쟁하는 성능을 달성했다. XS.2 가중치는 Apache 2.0 라이선스로 공개돼 누구나 활용할 수 있다.
- •M.1은 총 225.8B/활성 23.4B, XS.2는 총 33.4B/활성 3B의 MoE 구조로 에이전틱 코딩에 최적화됐다.
- •SWE-bench Verified·Multilingual·Pro·Terminal-Bench 2.0에서 동급 오픈 모델 수준의 성능을 기록했다.
- •내부 Model Factory(데이터·학습·평가·추론 통합 스택)로 모델 개발을 산업 공정화했다.
- •XS.2 가중치가 Apache 2.0으로 공개돼 상업적 활용이 가능하다.
Laguna M.1/XS.2 Technical Report
- 1.Poolside의 코딩 특화 MoE 모델 Laguna M.1(225.8B, 23.4B 활성화)·XS.2(33.4B, 3B 활성화) 공개
- 2.SWE-bench Verified·Multilingual·Pro 및 Terminal-Bench 2.0에서 동급 오픈 모델 최고 성능
- 3.공통 Model Factory(버전 관리 데이터·훈련·평가·추론 통합 스택)에서 엔드투엔드 훈련
- 4.Laguna XS.2 가중치 Apache 2.0으로 HuggingFace 공개
왜 중요한가?
Poolside가 코딩 에이전트 특화 MoE 모델을 오픈 웨이트로 공개해 SWE-bench 계열 경쟁이 심화되고, 개발자가 고성능 코딩 에이전트를 자체 호스팅할 수 있는 실질적 옵션이 생겼다.
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본문 미리보기
arXiv:2605.27605v1 Announce Type: new Abstract: We present Laguna M.1 and Laguna XS.2, two Mixture-of-Experts foundation models built for long-horizon, agentic coding: M.1 has $225.8$B total parameters ($23.4$B activated per token) and XS.2 has $33.4$B total ($3$B activated). Both models were trained from scratch end-to-end inside the same internal system that we refer to as our Model Factory: a tightly-integrated stack of versioned data, training, evaluation, and inference components that turn
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