Når enterprise-AI blir open source: Sjekk ut Poolside Laguna XS.2

Noen AI-modeller er brutalt ærlige om hva de er laget for. Det er forfriskende.

De fleste lanseringer skyter i vei med benchmark-tabeller og løfter om superintelligens. Poolside AI med Laguna XS.2 gjør det motsatte. De deler historien om et team som år etter år har bygget AI for regjeringer og forsvarskontrakter. Steder der "move fast and break things" ender i sikkerhetssjekk, ikke lansering.

Nå slipper de kunnskapen fri. Under Apache 2.0. Tilgjengelig for alle.

Bakgrunnen teller mer enn tallene

Før XS.2 jobbet Poolside i det skjulte. Air-gapped systemer. On-premise oppsett. Sikkerhetsklareringer som få utviklere drømmer om. Dette var ikke sexy jobb. Det var engineering der uptime er livsviktig.

XS.2s offentlige slipp føles nesten som en bieffekt. Men det er nettopp det som gjør det spennende. Modellen er ikke finpusset for topplasseringer. Den takler tøffe oppgaver der feil ikke er et alternativ.

Det skiller seg fra dagens AI-kappløp.

Hva du egentlig får

Laguna XS.2 har 33B parametere totalt, men bare 3B aktive per token. Den kjører i praksis. Ikke teori – du fikser dette på en Mac med 36GB RAM. Bruk Ollama, vLLM eller Transformers for enkel oppsett.

Arkitekturen er smidd i virkeligheten:

Effektiv attention: 30 av 40 lag bruker sliding window attention med per-head gating. Lav KV-cache, rask inference, god kvalitet på lange kontekster.

Innebygd resonnering: Støtte for tenking mellom tool calls. Slå på eller av etter behov. Ikke alt krever chain-of-thought.

128K context: Rom for store kodebaser, docs og resonnering uten token-krise.

Kode som kjerneferdighet

Poolside tenker annerledes: Kode er grunnlaget for alt agentisk arbeid.

En agent som skriver og kjører kode, lager sine egne verktøy. Den navigerer systemer som ren function-calling ikke fikser. Dette er ikke tilfeldig i XS.2 – det er hele ideen.

Perfekt for autonome systemer. Trenet på lange sekvenser med hundrevis av tool calls, ikke korte benchmark-oppgaver.

Benchmarks i perspektiv

XS.2 vinner ikke alt. Qwen 3.6-35B slår den på SWE-bench. Claude Haiku 4.5 leder Verified.

Men se på dette: Sterk på flerspråklige kodeoppgaver og lange horisonter. Deres egne tester måler korte tasks. XS.2s styrke kommer i produksjon – lange agent-sykluser som benchmarks ignorerer.

Kom i gang nå

API: Gratis tilgang midlertidig hos Poolside. Test XS.2 (open) og M.1 (225B, closed) på dine data.

Lokal kjøring: Ollama støtter XS.2 rett ut av boksen. Transformers og vLLM for tilpassede oppsett.

Agent-verktøy: pool er en lett terminal-agent med deres Agent Client Protocol. Referanse for agent-bygere.

Hvorfor dette er stort

AI-bransjen deler seg. Forbrukermodeller jakter leaderboards og demoer. Enterprise fokuserer på stabilitet over poeng.

XS.2 er enterprise-folkenes stemme. Ikke smarteste modellen. Den mest pålitelige for oppgaver der feil koster penger.

For deg som bygger produksjonssystemer med kodegen, agenter eller tool-integrasjon – dette er gull. Vektene ligger på HuggingFace. Koden er open source. Docs er solide. Sjekk det ut.