118B MoE 的 Laguna S 2.1 首测编码表现失常
curiousily_ · reddit · 2026-07-23
Laguna S 2.1 首轮编码测试表现不及预期
帖子作者测试了 Poolside 的 Laguna S 2.1,这是一个 118B MoE、8B active parameters 的模型,用在前端和后端编码任务上,结果远低于他对这个量级模型的预期。
- 即便配合 OpenCode harness,模型也经常在生成中途停下。
- 任务往往需要多次追问才能继续。
- 作者的结论很直接:它的表现不像一个接近 120B 规模的模型应有的水平。
「模型」频道最新
- 爆料称 Kimi 疑似转发 Claude 冒充自家成绩,DeepSeek 新模型评测反超 — realsohamparekh · 2026-09-11
- 网友吐槽 GPT-5.6 文笔好读但缺乏记忆点 — BasedRaddka · 2026-09-11
- Opus 以"安全"为由拒碰蛋白质生成代码,开发者吐槽误伤 — josephdviviano · 2026-09-11
- 网友称 DeepSeek 4.1 Flash 是语言模型历史拐点(未证实) — himanshustwts · 2026-09-11
- Terminal Bench v4 榜单:GLM-5.3 以 41.9% 一骑绝尘 — Ok_Warning2146 · 2026-09-11
- GPT-6 Astra 用时 44 小时通关含敌人 Factorio,API 成本约 4500 美元 — liminal_bardo · 2026-09-11