01できること
長所
- エージェントによるコーディングと高度な推論
- 256kのコンテキスト
- オープンライセンスOpenMDW 1.1
- 効率的なMoE（全118Bのうち8Bがアクティブ）
知っておくべき限界
- —Q4で約68GBのVRAM：高性能な構成が必要
- —コーディングに特化し、汎用性はやや低い
アーキテクチャ
MoE 118B / 8B アクティブパラメータ · 256k コンテキスト
トレーニング
PoolsideのLagunaシリーズ。AIエージェントによるコーディングに最適化されています。推論機能を標準搭載し、オープンなOpenMDW 1.1ライセンスを採用しています。
おすすめの用途
エージェント型コーディング推論複数ファイルのリファクタリング
04インストール
インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。
$ollama run laguna-s-2.1
LM Studio
グラフィカルインターフェース、CLI不要
→ ガイドを見る
llama.cpp
純粋な性能、ソースからのビルド
→ ガイドを見る
vLLM
OpenAI互換の本番サーバー
→ ガイドを見る
Jan / GPT4All
オールインワンデスクトップアプリ
→ ガイドを見る
⚠
初回ダウンロード：選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。
02必要なメモリ
このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値（4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む）。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。
Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
68 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
84 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
126 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
236 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 153 RAM（GB） このモデルを低速で実行するための最低要件。
Laguna S 2.1に必要なハードウェアは？
Laguna S 2.1をQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 68 GB程度が必要です。比較候補：GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。
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03予想速度
Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。
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