Laguna by Poolside Laguna是Poolside推出的基础模型，专为智能体编程和长期任务自动化设计，面向开发者，提升编码效率。 热门评论 PH 用户前沿开源权重！@Poolside 本周发布了 Laguna M.1，这是他们迄今为止能力最强的模型，拥有 23B 活跃参数和 256K 上下文窗口，现在两个检查点都采用 Apache 2.0 许可证。在自己的基础设施上运行，用你自己的测试套件评估，微调它，并直接在上面构建。向创始人 @eisokant 和 @jasoncwarner 致敬。开源万岁！PH 用户Poolside 低调开发了一段时间，现在终于有了成果。256K 上下文窗口才是 agentic coding 的关键——大多数代码智能体在重构进行到一半时上下文就满了，模型开始忘记自己改过什么，从而崩溃。23B 活跃参数搭配 Apache 2.0 许可证，对那些不能把专有代码发送到封闭 API 的人来说是个强组合。好奇它在实际多文件编辑任务中表现如何，相比合成基准测试——实验室数据和真实工作流之间的差距通常就在这里体现。发布很棒。PH 用户长周期编程需要超越任务完成的评估。如何衡量错误编辑后的恢复能力、长时间运行中的上下文漂移、不必要的工具调用，以及人类能否重建智能体做出每个决策的原因？PH 用户开源权重引起了我的注意。能够在自己基础设施上运行和调优一个严肃的编程模型是一个很大的优势。PH 用户23B 活跃参数下的 256K 上下文窗口是一个强有力的架构赌注。大多数模型在不分块的情况下处理长周期智能体任务时就会崩溃。我们一直在为自己的智能体层权衡推理基础设施，而自托管开源权重显著改变了计算方式。Laguna 在最大上下文时如何处理注意力？有没有稀疏注意力或位置技巧使其保持可控？PH 用户Apache 2.0 许可证同时覆盖两个 checkpoints，这才是真正的解锁。大多数前沿模型恰恰在变得对生产工作负载有用的时候就保持封闭了。好奇那些想针对特定代码库或领域进行微调的团队会怎么做。用当前的权重做微调是否直接可行？ 热门产品Eiso Kant2026-06-21原文 打开互动版
在自己的基础设施上运行，用你自己的测试套件评估，微调它，并直接在上面构建。
向创始人 @eisokant 和 @jasoncwarner 致敬。开源万岁！
好奇那些想针对特定代码库或领域进行微调的团队会怎么做。用当前的权重做微调是否直接可行？