Poolside: Laguna XS 2.1 (free)

Poolside Laguna XS 2.1은 에이전트 코딩과 장기간 이어지는 작업을 위한 전문가 혼합 언어 모델로, Laguna 시리즈에서 로컬 배포를 위한 더 작은 모델로 자리매김합니다. 전체 매개변수는 33B이며 토큰당 3B가 활성화됩니다. Laguna XS.2의 아키텍처를 유지하면서 제조사가 보고한 소프트웨어 엔지니어링 및 터미널 작업 결과를 개선한 업데이트 모델입니다. 텍스트를 입력받아 텍스트, 코드, 추론, 도구 호출 요청을 생성합니다.

40개 계층으로 이루어진 설계는 전역 어텐션 계층 10개와 슬라이딩 윈도 계층 30개를 결합하며, 시그모이드 게이팅과 512토큰의 슬라이딩 윈도를 사용합니다. 이 로컬 어텐션 윈도는 모델의 262,144토큰 컨텍스트와 별개입니다. Poolside는 토큰당 메모리를 줄이기 위한 FP8 KV 캐시 설계도 설명합니다. 이러한 특징은 모델이 로컬 배포에 초점을 맞추는 이유를 설명하지만, 정확한 메모리 요구량은 여전히 체크포인트, 양자화, 작업 컨텍스트, 서빙 구성에 따라 달라집니다.

코딩 작업에서는 관련 소스 파일을 텍스트로 제공하고 예상 동작과 실제 오류 또는 실패 출력을 포함하세요. 유용한 요청은 다음과 같습니다. “공개된 입력 형식을 유지하면서 이 파서의 이스케이프 구분자 처리를 수정하세요. 제안한 변경을 보여 주고, 영향을 받는 경우를 설명하며, 회귀를 드러낼 예시를 지정하세요.” 문제를 논의하는 데 그치지 않고 결과를 향해 작업하도록 구체적인 결과물과 완료 조건을 유지하세요.

터미널 방식의 작업에는 현재 환경, 관련 명령 출력, 작업 제약을 제공하세요. 도구가 연결된 애플리케이션에서는 모델이 함수 호출을 제안하고 애플리케이션이 실행한 다음 다음 판단을 위해 결과를 반환합니다. 다른 명령을 제안하기 전에 실패가 무엇을 드러내는지 설명하도록 요청하세요. 예를 들어 의존성 매니페스트와 설치 실패 출력을 제공한 뒤, 소스에 근거한 최소 수정과 다음 검증의 예상 결과를 요청하세요. 앞서 성공한 단계와 해결되지 않은 문제를 이력에 보존하세요.

Laguna XS 2.1은 도구 호출 전과 호출 사이에 사고를 끼워 넣도록 설계되어 있습니다. 제조사는 다음 요청을 재구성할 때 이전 어시스턴트 메시지의 추론 내용을 유지할 것을 권장합니다. 이를 누락하면 후속 단계에서 추가 추론이 이루어지지 않을 수 있습니다. 진행 중인 목표를 명확히 유지하면서 어시스턴트 응답, 도구 호출 정보, 해당 도구 결과를 함께 보관하세요. 여러 관찰이 하나의 수정에 기여하고 뒤의 단계가 앞서 내린 결정에 의존할 때 특히 유용합니다.

채팅 템플릿을 통해 사고를 켜거나 끌 수 있습니다. Poolside는 에이전트 코딩에서 사고를 활성화하고 여러 턴에 걸쳐 유지할 것을 권장합니다. 작은 변환이나 설명에는 바로 답하는 요청이 적합할 수 있으며, 서로 의존하는 여러 조건을 포함한 수정에는 추론과 관찰을 이어 가는 루프가 도움이 됩니다. 최종 출력 형식을 명시하고 최종 답변을 위한 공간을 남겨 두세요. 제조사의 평가 설정은 실행 레시피의 선택이며, 추론량이나 최대 답변 길이에 관한 보편적 보장이 아닙니다.

긴 소스 입력에서는 명확한 경계와 안정적인 이름으로 파일과 문서를 정리하세요. 변경된 인터페이스에 의존하는 호출자, 두 구현을 구별하는 조건, 테스트 결과가 제안한 진단과 모순되는 이유처럼 추적할 관계를 구체적으로 요청하세요. 중요한 결정과 실제 검증을 간결한 작업 기록에 유지하고 무관한 이력은 제거하세요. 컨텍스트 한도는 작업 자료와 생성되는 후속 내용을 포함합니다. 컨텍스트 전체 크기만큼의 최종 응답이 별도로 보장되는 것은 아닙니다.

Poolside는 BF16과 별도의 FP8, NVFP4, INT4, GGUF 변형, DFlash 드래프트 모델 결과물을 공개합니다. 이는 서로 다른 배포 선택지입니다. 활성 매개변수 수가 작다고 해서 전체 모델 가중치가 그만큼의 메모리만 차지하는 것은 아니며, 드래프트 모델은 코딩 모델 자체가 아니라 가속을 돕는 보조 모델입니다. 로컬 결과를 비교할 때 정확한 체크포인트를 유지하고, 이 텍스트 입력·텍스트 출력 모델에는 코드나 문서 내용을 텍스트로 준비하세요.

제조사는 구형 서빙 빌드에서 일부 호출을 누락하고 원시 마크업을 일반 응답 텍스트로 노출할 수 있는 도구 파서 문제를 문서화합니다. 이는 도구가 연결된 워크플로에서 모델이 의도한 요청과 올바르게 파싱된 함수 호출을 구별해야 하는 이유를 보여 줍니다. 파싱된 이름과 인수를 점검하고 실제 스키마와 대조해 검증하며 실행 결과를 보존하세요. 최종 보고서는 수정한 결과물, 관찰한 검증, 남은 가정을 식별해야 합니다. 제안한 패치나 명령은 그 기록으로 동작이 확인되어야 완료한 결과가 됩니다.