Família Laguna · 118B de parâmetros

Laguna S 2.1

MoE 118B / 8B ativos (Poolside), especialista em programação com agentes e raciocínio. Contexto de 256k, licença aberta OpenMDW. ~68 GB de VRAM em Q4.

🇺🇸 Poolside·Licença OpenMDW 1.1·Contexto 256k tokens·Data de lançamento 13 de julho de 2026·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE (link afiliado)← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Programação com agentes e raciocínio de alto nível
  • 256k de contexto
  • Licença aberta OpenMDW 1.1
  • MoE eficiente (8B ativos de um total de 118B)
Limitações que você deve conhecer
  • —~68 GB de VRAM em Q4: exige uma configuração potente
  • —Especializado em programação, menos generalista
Arquitetura
MoE 118B / 8B ativos · contexto de 256k
Treinamento
Poolside, linha Laguna otimizada para programação com agentes. Raciocínio nativo, licença aberta OpenMDW 1.1.
Ideal para
Programação com agentesRaciocínioRefatoração de múltiplos arquivos

04Instalar

Instale Ollama para seu SO. Verifique o modelo e sua quantização antes do download. Comece com 4096 tokens de contexto, depois verifique a alocação com ollama ps. Um comando abaixo não é prova de teste executado na sua máquina.

$ollama run laguna-s-2.1
⚠
Primeiro download: entre 2 e 40 GB, dependendo da quantização escolhida. Reserve espaço em disco; recomenda-se uma conexão estável. As execuções seguintes são instantâneas.

02Memória necessária

Quantidade aproximada de VRAM da GPU necessária para executar este modelo, incluindo a memória adicional para um contexto de 4k tokens. Para um contexto mais longo, adicione ~1 GB a cada 8k tokens.

Q4_K_M
O mais leve, ~5% de perda
68 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
84 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
126 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
236 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 153 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Laguna S 2.1?

Para executar Laguna S 2.1 localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 68 GB de VRAM. Uma opção para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — mantenha uma margem para o sistema e o contexto; verifique a compatibilidade do motor com a GPU.

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03Velocidade estimada

Tokens gerados por segundo em Q4_K_M, contexto 4k. Acima de 20 t/s, a leitura é confortável. Abaixo de 10 t/s, é apenas para testar.

Categoria de entrada
~32t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~50t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~75t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900