es.wedoany.com Noticia: Recientemente, la startup estadounidense de IA Poolside (fundada en 2023 en San Francisco) lanzó su serie de modelos Laguna, que incluye el modelo propietario Laguna M.1 y el modelo de código abierto Laguna XS.2. Entre ellos, Laguna XS.2 adopta la licencia Apache 2.0, cuenta con un total de 33.000 millones de parámetros (3.000 millones activos) y está diseñado específicamente para la programación inteligente local, permitiendo a los desarrolladores ejecutarlo en una sola GPU sin necesidad de conexión a internet.
Poolside presentó simultáneamente dos herramientas: el agente de codificación basado en terminal "pool" y el IDE en la nube "shimmer", este último permite programar en dispositivos móviles. El ingeniero de post-entrenamiento, George Grigorev, declaró: "Creemos que podemos desplegar modelos para clientes empresariales más rápido, y podemos transferir los pesos en un entorno local completamente aislado, lo que permite trabajar sin conexión".
Las pruebas de referencia muestran que Laguna XS.2 obtuvo un 44,5% en SWE-bench Pro, acercándose al 46,9% de M.1 y superando a modelos como Claude Haiku 4.5. En cuanto al entrenamiento, el modelo se construyó desde cero, utilizando el optimizador Muon y el sistema de filtrado de datos AutoMixer, entrenándose con 30 billones de tokens, de los cuales el 13% fueron datos sintéticos.
Para ejecutar Laguna XS.2 se requiere un mínimo de 36 GB de memoria unificada (Apple Silicon) o 24-32 GB de VRAM (PC, ej. RTX 5090). El modelo se puede descargar en Hugging Face y es adecuado para hardware de consumo. Poolside enfatiza su apertura para apoyar a la comunidad, con la expectativa de construir un ecosistema de IA abierto.
Poolside considera que el desarrollo de software es clave para la inteligencia general. Su equipo, tras decenas de miles de experimentos enfocados en ingeniería de software durante tres años, busca la automejora mediante aprendizaje por refuerzo. Este lanzamiento proporciona a los desarrolladores el modelo de código abierto Laguna XS.2 para una programación local eficiente.
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