01できること
長所
- Macで43GBを消費
- 多言語対応のエージェント型コーディング
- 256kのコンテキスト
- オープンライセンスOpenMDW 1.1
知っておくべき限界
- —コーディング特化(汎用モデルではない)
- —MoEアーキテクチャ:ツールによって対応状況が異なる
アーキテクチャ
MoE 33B / 3Bアクティブ · 256kコンテキスト
トレーニング
PoolsideのLaguna XSシリーズ、バージョン2.1。多言語対応のエージェント型コーディング、オープンライセンスOpenMDW 1.1。
おすすめの用途
ローカルでのエージェント型コーディング複数ファイルのリファクタリングApple Silicon用Copilot
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-xs-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%
19 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
23 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
35 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
66 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 43 RAM(GB) このモデルを低速で実行するための最低要件。
Laguna XS 2.1に必要なハードウェアは?
Laguna XS 2.1をQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 19 GB程度が必要です。比較候補:GMKtec EVO-X2 64GB / 1TB (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。
現在のオファー: GMKtec EVO-X2 64GB / 1TB (Ryzen AI Max+ 395)
Amazon価格を見る →なぜこの選択か? 完全な解説はこちら: GMKtec EVO-X2 64GB / 1TB (Ryzen AI Max+ 395) →
アフィリエイトリンク — 追加費用なしで手数料を受け取る場合があります。独立したおすすめ情報です。Amazonアソシエイトとして、ローカルLLMナビは条件を満たす購入から利益を得ています。
外出先では: Laguna XS 2.1 〜でも動作します RTX搭載ノートPC (24 GBのVRAM) →
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。
QuelLLM キット用途別のリファレンスガイド
すべてのキットを永久に利用 — 49 €