Família Laguna · 33B de parâmetros

Laguna XS 2.1

MoE 33B / 3B ativos (Poolside), programação multilíngue com agentes. Contexto de 256k, licença aberta OpenMDW. Roda em Mac com 43 GB. Lançamento em junho de 2026.

🇺🇸 Poolside·Licença OpenMDW 1.1·Contexto 250k tokens·Data de lançamento 20 de junho de 2026·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Funciona em Mac com 43 GB
  • Programação multilíngue com agentes
  • Contexto de 256k
  • Licença aberta OpenMDW 1.1
Limitações que você deve conhecer
  • —Especializado em programação (não generalista)
  • —Arquitetura MoE: suporte variável nas ferramentas
Arquitetura
MoE 33B / 3B ativos · contexto de 256k
Treinamento
Poolside, versão 2.1 da linha Laguna XS. Programação multilíngue com agentes, licença aberta OpenMDW 1.1.
Ideal para
Programação com agentes locaisRefatoração de múltiplos arquivosCopilot Apple Silicon

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-xs-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
19 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
23 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
35 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
66 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 43 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Laguna XS 2.1?

Para executar Laguna XS 2.1 localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 19 GB de VRAM. Uma opção para comparar: GMKtec EVO-X2 64GB / 1TB (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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Em deslocamento: Laguna XS 2.1 também roda em um Notebook RTX (24 GB de VRAM) →

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
~50t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~85t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~130t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900