Laguna
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- 2026-07-21 product_launch Poolside launched its new open-weight AI model, Laguna. 来源
1 天有情绪数据
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OpenRouter 提供 21 个免费模型，动态路由器处理模型列表变更
OpenRouter 的 API 提供了大量模型的访问权限，其中一部分被指定为免费。虽然通过 ':free' 后缀过滤最初显示有 18 个免费模型，但深入分析后发现有 21 个模型在提示和完成方面都没有定价。包括 'openrouter/free' 在内的三个模型被后缀过滤器遗漏了。'openrouter/free' 模型充当路由器，动态选择一个可用的免费模型供用户使用，并处理免费模型列表的频繁变更，这可能很快使硬编码的免费模型 ID 过时。
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Inco AI 发布 DFlash 2 以加快 LLM 推理速度
Inco AI 发布了 DFlash 2，这是大型语言模型（LLM）投机解码的一项进展。新版本在原始 DFlash 的并行草稿方法的基础上，通过最小的延迟增加，将每次验证的输出提高了 20% 以上。DFlash 2 旨在通过在单次传递中优化 token 预测和选择，来提高推理效率，这是 AI 代理的一个关键瓶颈。
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Zai_org 的 GLM-5.3 据称超越了美国开源 AI 模型
Zai_org 发布了 GLM-5.3，据称该模型在性能上优于 Nemotron、Laguna 和 Inkling 等美国开源模型。开发者表示，GLM-5.3 通过训练后增强功能，在 GLM-5.2 的基础上进行了改进。这一发展被解读为美国专注于“Nemotron 委员会”方法，而不是促进开源 AI 领域更广泛的竞争所导致的结果。
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大语言模型用户就本地性能的量化与模型大小进行辩论
一位 Reddit r/LocalLLaMA 版块的用户正在寻求关于在本地运行大语言模型时，模型量化与模型大小之间权衡的指导。他们正在测试 Qwen3.6 27b、Laguna 和 Deepseek Flash 等各种模型在不同量化级别（Q8、Q6、Q3）下的表现，并希望获得明确的答案或基准测试，以帮助他们决定哪种方法能带来更好的性能，尤其是在执行长期任务时。
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Ollama v0.32.4-rc0 添加 Laguna MLX 模型支持并进行性能优化
Ollama 发布了 v0.32.4-rc0 版本，引入了对 Laguna MLX 模型的支持。此次更新包括与 Laguna XS 2、XS 2.1 和 S 2.1 变体的兼容性，并在密集层和 MoE 层之间实现了统一的量化策略。该版本通过选择性地量化投影、处理混合精度数据类型以及通过融合操作和缓存的预填充块来优化性能，同时将 Laguna 权重保留在 Metal 上以实现高效的 GPU 访问。
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Ollama v0.32.4 通过 Apple MLX 支持增强本地 AI，并支持多模态视觉
Ollama 发布了 v0.32.4 版本，为本地 AI 推理带来了显著的增强，特别是对于拥有 Apple Silicon 硬件的用户。此次更新通过 Apple 的 MLX 引擎支持 Laguna 模型系列，从而在集成 GPU 上实现加速推理。此外，该版本通过量化 draft-model output heads 来优化投机解码，以提高效率和准确性，并修复了 Qwen3 MoE 模型的解码问题。此次更新还包括 llama.cpp 中 …
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Ollama v0.32.3-rc0 更新 Laguna 模型和 GGUF 兼容性
Ollama 发布了 0.32.3-rc0 版本，更新了其 Laguna 模型以与上游 llama.cpp 实现对齐。此版本移除了 Ollama 本地的 Laguna 版本，并为路由 MoE 模型中的仅 Metal 提示溢出问题添加了临时解决方案。此外，它还翻译了旧的 GGUF 元数据名称，以确保与现有模型的持续兼容性。
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美国初创公司推出新的开源产品，挑战中国人工智能模型
美国人工智能初创公司正在崛起，以与占主导地位的中国模型竞争。Poolside 由前 GitHub CTO Jason Warner 联合创办，已推出其 Laguna 模型，旨在成为西方领先的开源模型。虽然承认与专有模型之间存在性能差距，但 Poolside 强调其结构化的模型开发方法以及未来发布更大模型的计划。
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美国AI实验室推出开源模型以挑战中国的主导地位
美国AI初创公司正在崛起，以挑战中国开源模型在AI领域的统治地位。Poolside，由前GitHub首席技术官Jason Warner联合创立，已发布一款名为Laguna的新模型，该模型声称在其参数类别中，其性能优于西方和全球的开源竞争对手。虽然Laguna尚未达到OpenAI和Anthropic等顶级闭源模型的水平，但Poolside的目标是实现模型开发的工业化，以实现快速迭代。其他美国实验室，如Mira Murati的Thinki…