Noticias de ME: el 22 de julio (UTC+8), Poolside lanzó Laguna S 2.1, un modelo MoE con 118B parámetros totales y 8B parámetros activados, que admite una ventana de contexto de 1M tokens, desarrollado y lanzado en menos de nueve semanas. Obtuvo una puntuación del 70,2% en Terminal-Bench 2.1, superando a la mayoría de los modelos de su tamaño, y una puntuación del 40,4% en DeepSWE. Los pesos del modelo ya están disponibles de forma abierta, y la trayectoria completa de evaluación se puede obtener en trajectories.poolside.ai. 🔗 Leer el artículo original: https://poolside.ai/blog/introducing-laguna-s-2-1 vía AI HOT · https://aihot.virxact.com/items/cmrv4r5hv00hhbizaqm90z102 (fuente: AiHot)
Poolside lanza Laguna S 2.1: modelo MoE de 118 mil millones de parámetros con contexto de 1 millón de tokens
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Resumen
Poolside ha lanzado Laguna S 2.1, un modelo MoE de 118 mil millones de parámetros con 8 mil millones de parámetros activos y contexto de 1 millón de tokens. El modelo, derivado de MetaEra, fue desarrollado en menos de nueve semanas y obtuvo un 70,2% en Terminal-Bench 2.1 y un 40,4% en DeepSWE. Los pesos están disponibles como código abierto, con datos de evaluación en trajectories.poolside.ai. Esto marca un importante evento de lanzamiento de token en el ámbito de la IA. Podrían seguirse nuevas listas de tokens a medida que el modelo gana popularidad.
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