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Polski(PL) Model Laguna S 2.1 od Poolside udowadnia, że efektywność agentowa jest ważniejsza niż surowa skala, osiągając 70,2% w teście Terminal-Bench 2.1. Dzięki trybowi

Poolside 的 Laguna S 2.1 模型优先考虑智能体效率而非规模

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

Poolside 的 Laguna S 2.1 模型表明，智能体效率可以超越原始规模，在 Terminal-Bench 2.1 测试中取得了 70.2% 的分数。这个拥有 80 亿参数的模型采用了新颖的思考模式，成功解决了长期存在的数学问题，现在可以与市场上更大的参与者竞争。 AI

影响 证明了更小、更高效的模型可以与更大的模型相媲美，可能将人工智能开发的重点转移到优化上。

排序理由 Frontier-lab 模型发布，系统卡 [lever_c_demoted from frontier_release: ic=1 ai=1.0]

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Poolside 的 Laguna S 2.1 模型优先考虑智能体效率而非规模

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Frontier-lab 模型发布，系统卡 [lever_c_demoted from frontier_release: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. Mastodon — mastodon.social TIER_1 Polski(PL) · aisight ·

    Poolside的Laguna S 2.1模型证明了Agentic效率比原始规模更重要，在Terminal-Bench 2.1测试中达到70.2%。采用Mode

    Model Laguna S 2.1 od Poolside udowadnia, że efektywność agentowa jest ważniejsza niż surowa skala, osiągając 70,2% w teście Terminal-Bench 2.1. Dzięki trybowi myślenia system o 8 miliardach aktywnych parametrów rozwiązuje problemy matematyczne nierozwiązane od dekad i dorównuje …

    链接 aisight.pl/…/poolside-laguna-s-2-1-wyzwan…

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