Poolside
PulseAugur coverage of Poolside — every cluster mentioning Poolside across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
- 2026-08-23 funding Nvidia invested $1 billion in Poolside and licensed its technology for $6 billion, also hiring most of its engineers. 来源
- 2026-08-23 funding Nvidia is investing $7 billion in Poolside, including a $6 billion license and $1 billion in equity, to bolster its coding model capabilities. 来源
- 2026-08-21 funding Nvidia acquired Poolside for $6 billion, including its "Model Factory" software and 109 employees. 来源
- 2026-08-21 hiring NVIDIA has licensed Poolside's AI model factory technology and hired 109 of its employees in a unique reverse-execuhire deal. 来源
- 2026-07-24 product_launch Poolside has released new models: Laguna XS 2.1 and Laguna S 2.1. 来源
2 天有情绪数据
Poolside to release a quantized version of Laguna S 2.1 for enhanced consumer hardware performance
Given the recent research on LLM inference speed on consumer hardware and Poolside's focus on desktop-friendly models like Laguna S 2.1, it's plausible they will release a quantized version. This would further improve its performance on consumer hardware, making it even more competitive against larger models.
Poolside will leverage Laguna S 2.1's iterative strategy for enterprise solutions
The unique iterative refinement strategy of Laguna S 2.1, which allows it to outperform larger models and solve complex problems, is a strong differentiator. Poolside may aim to package this capability into an enterprise-grade solution, offering efficiency and cost-effectiveness for business applications.
Laguna S 2.1 shows promise as a planning agent beyond coding tasks
While primarily positioned as a coding model, Laguna S 2.1's benchmark performance as a browser-agent planner suggests its iterative refinement and problem-solving capabilities are transferable to other complex task domains. This could indicate a broader applicability for the model architecture.
Poolside's Laguna S 2.1 to be integrated into desktop IDEs within 6 months
Poolside's Laguna S 2.1 is explicitly designed for desktop use and has demonstrated strong coding performance, outperforming larger models. This suggests a clear path towards integration into popular Integrated Development Environments (IDEs) as a powerful, locally-run coding assistant. We predict this integration will be announced or become available within the next six months.
Poolside to release a quantized version of Laguna S 2.1 for broader consumer hardware compatibility
Given the recent research on LLM inference speed on consumer hardware and the trend towards smaller, efficient models, Poolside is likely to release a quantized version of Laguna S 2.1. This would further enhance its accessibility and performance on a wider range of consumer devices, aligning with the goal of providing a desktop-ready coding model.
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英伟达、Stripe等公司以数十亿美元收购开放权重AI公司 · 跟踪1个来源
AI领域正目睹一场针对专注于开放权重模型的公司的收购潮，这反映了行业日益增长的趋势。据报道，英伟达正就以130亿美元收购Hugging Face进行谈判，此前其已与Poolside达成60亿美元的协议，Stripe则以70亿美元收购了OpenRouter。这些交易凸显了战略转变，因为主要参与者寻求将其AI产品线扩展到专有前沿模型之外，并获得更广泛的开发者生态系统。
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英伟达向Poolside投资70亿美元，以加强Nemotron对抗中国模型
英伟达正向Poolside进行重大投资，承诺向该公司投资10亿美元，并额外投资60亿美元用于许可其技术和聘用其大部分工程人才。这项战略举措涉及100多名Poolside员工加入英伟达，为他们的Nemotron项目开发做出贡献。该交易被定位为对中国开放权重模型的竞争性回应。
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Nvidia 提高 AI 服务器价格，DeepSeek 模型挑战 Opus，Nvidia 向 Poolside 投资 70 亿美元
Nvidia 计划从 2027 年初开始将其 AI 服务器系统的价格提高 15% 以上，理由是来自三星和 SK 海力士等供应商的 DRAM 成本上涨。与此同时，DeepSeek 发布了一款实验性多模态模型，在某些基准测试中表现出与 Anthropic 的 Opus 4.8 相媲美的性能。此外，Nvidia 向专注于编码模型的公司 Poolside 投资了 70 亿美元，这标志着其在控制硬件支持软件层方面的战略举措。
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AI开发流程中模型生成组件的比例日益增加
AI开发流程正日益从人类创建的组件转向模型生成的组件。自2022年以来，奖励信号、训练数据生成和教师模型等阶段已变得合成化。最新的进展是课程阶段，模型可以决定自己的学习路径和任务，有效地成为自己的研究者。这一趋势表明，未来AI系统将很大程度上实现自我改进，人类在核心开发过程中的作用将变得不那么关键。
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英伟达斥资60亿美元获得Poolside AI技术许可，收购109名员工
英伟达已与AI初创公司Poolside达成一项重大的60亿美元许可协议，其中包括10亿美元的投资以及收购Poolside的109名员工。该协议允许英伟达在不进行正式合并的情况下获得Poolside的AI模型工厂软件的许可，从而可能规避反垄断审查。此举凸显了大型科技公司获取AI人才和技术的新策略。
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英伟达以60亿美元收购Poolside，获得AI模型开发工具
英伟达正以60亿美元收购AI初创公司Poolside，获得其“模型工厂”软件及109名员工。此次收购旨在让英伟达直接掌控用于开发和训练AI模型的工具链。
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NVIDIA 以独特的许可协议聘用 109 名 Poolside AI 员工
Poolside，一家以其 AI 模型工厂而闻名的公司，在 NVIDIA 和其创始人 Jensen Huang 的参与下发生了重大转变。与传统的收购不同，NVIDIA 获得了 Poolside 的技术许可，并聘用了其 109 名员工，为创始人及员工提供了巨额报酬。此前 Poolside 未能获得 20 亿美元的融资，以购买用于大型 GB300 GPU 集群，这凸显了开发前沿 AI 模型所需的巨额资本和基础设施。该公司创始人正在转向新的…
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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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Poolside 发布更新的 Laguna-S-2.1-NVFP4 模型
Poolside 发布了其 Laguna-S-2.1-NVFP4 模型的更新版本，取代了之前的检查点。建议已下载早期版本的用户重新下载模型，以获取最新的权重和配置。
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开放AI模型激增，挑战整合预测
多家机构正在发布强大的开放权重AI模型，挑战了行业整合的预测趋势。Thinking Machines、Poolside 和 Tencent 等公司通过 Inkling、Laguna S2.1 和 Hy3 等新模型为这种激增做出了贡献。开放模型开发的激增表明，构建高效的 token 机器是创造价值的可行途径，从而在AI领域带来了竞争和创新的增加。
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Laguna S 2.1 模型已更新，支持 1M 上下文和新权重
Poolside 发布了其 Laguna S 2.1 模型（特别是 FP8 和 NVFP4 格式）的更新权重。这些更新将默认上下文大小增加到 100 万个 token，并包含修订后的配置。用户希望这些更改能解决先前注意到的循环问题，因为该模型在开发工作流程中一直很有价值。
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Anthropic 发布 Claude Opus 5，面临遗留提示词问题
Anthropic 发布了 Claude Opus 5，该模型在基准测试中表现强劲，但遇到了遗留提示词问题。本周还发布了 FLUX 3 视频、OpenAI 沙盒逃逸以及 Poolside 的新编码模型。
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Poolside 发布 Laguna XS 2.1 和 Laguna S 2.1 模型
Poolside 发布了两个新模型：Laguna XS 2.1 和 Laguna S 2.1。Laguna XS 2.1 模型提供 262.1k tokens 的上下文窗口，价格为每百万 tokens $0.06 输入 / $0.12 输出，或提供免费开源版本。Laguna S 2.1 模型拥有更大的 100 万 tokens 上下文窗口，价格为每百万 tokens $0.1 输入 / $0.2 输出，并且还有一个具有 262.1k …
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小型 AI 模型 Laguna S 2.1 通过修改其工作超越大型竞争对手
Poolside 的 Laguna S 2.1 是一款较小的 AI 模型，已证明其能够超越大型模型。这是通过其在复杂、长期任务中进行自我修正和坚持的能力实现的。值得注意的是，该模型以不到十分之一美元的成本成功解决了一个 49 年的数学问题。
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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
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。
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Poolside 的 Laguna S 2.1 编码模型性能超越大型竞争对手
Poolside 推出了 Laguna S 2.1，这是一款紧凑型开源编码模型，旨在提高其解决问题的能力。与依赖纯粹规模的大型模型不同，Laguna S 2.1 经过训练，能够迭代地检查其工作、修正不成功的策略，并在复杂任务中坚持不懈。这种方法使该小型模型在各种基准测试中表现优于几个规模大得多的竞争对手，甚至以极低的成本解决了一个长期存在的数学难题。
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Poolside 发布 Laguna S 2.1，用户分享使用体验
Poolside 发布了其语言模型的最新迭代版本 Laguna S 2.1。r/LocalLLaMA 子版块的用户正在讨论他们对该模型的体验和看法，特别是其在代理循环中的表现。
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Laguna S 2.1 模型收到循环问题修复
Poolside 已为其 Laguna S 2.1 模型发布更新，解决了用户遇到的循环问题。全精度和 FP8 版本模型均已更新，其他变体预计也将跟进。该修复程序可通过 Hugging Face 获取，并在其论坛进行进一步讨论。
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新方程预测LLM在消费级硬件上的推理速度
一位独立研究者开发了一个方程，用于根据模型大小、内存和带宽等参数预测大型语言模型在消费级硬件上的推理速度。该方程源自对LLM行为的四项观察“定律”，允许用户在下载模型之前估算性能。研究还强调，模型放置和量化策略会显著影响速度和质量，表明简单地使用更多比特并非总是最优选择。
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Poolside 的 Laguna S 2.1 开源模型超越 DeepSeek-V4-Pro-Max
Poolside 发布了 Laguna S 2.1，这是一款拥有 1180 亿参数的专家混合（Mixture-of-Experts）模型，在 Terminal-Bench 2.1 基准测试中表现优于拥有 1.6 万亿参数的 DeepSeek-V4-Pro-Max。这款美国制造的开源模型拥有高达 100 万个 token 的上下文窗口，并具有独特的“思考”和“无思考”模式。该模型在不到九周的时间内开发和发布，采用 OpenMDW-1.1…