Laguna S 2.1 发布：6%体量超越 DeepSeek V4 Pro，MLX.fast 竞赛启动
Laguna S 2.1 模型正式发布，团队宣称其参数体量仅为 DeepSeek V4 Pro 的 6%，却实现了更高的性能。这款约 100B 参数的开源权重模型已经能够在 128GB MacBook 上本地运行。为推动同架构的 Laguna XS 2.1 在端侧的落地，团队联合 Poolside 与 EigenLabs 发起了 MLX.fast 公开竞赛，鼓励开发者优化该模型在 Apple Silicon 消费级 Mac 上的推理速度。目前模型已能在 Mac 上运行，且内部测试在 24 小时内实现了 36.8% 的提速。
已确认
- Laguna S 2.1 体积为 DeepSeek V4 Pro 的 6%，且具备更高性能。
- Laguna S/XS 2.1 约为 100B 参数，已经能够在 128GB MacBook 上本地运行。
- 团队内部在 24 小时内将 Laguna 的运行速度提升了 36.8%，且认为仍有性能空间可挖掘。
- Poolside、EigenLabs 与 MLX.fast 发起公开竞赛，目标是在消费级 Mac 上进一步加速 Laguna XS 2.1 的推理。
为什么重要
- 小模型高性能：以极小的体积（6%）超越大模型性能，若数据属实，将大幅降低 AI 推理的算力门槛。
- 端侧推理优化：针对 Apple Silicon Mac 的开源优化竞赛，有助于推动复杂模型在消费级硬件上的普及与本地化运行。
- 基准防作弊机制：团队正在加强 verifier harness 以降低刷分和作弊空间，并尝试允许参与者贡献 agent 进展的持续开放改进机制，这为 AI 性能评测的公平性提供了新的参考。
2026-07-28 ~ 2026-07-28 · 8 条相关
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- 第 2 集:开源社区突破极限：Mac端大模型推理提速超80%(2026-07-30,2 条)
一手来源
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