MoE 118B / 8B actifs (Poolside), spécialiste coding agentic et raisonnement. 256k contexte, licence ouverte OpenMDW. ~68 Go VRAM en Q4.
🇺🇸 Poolside·Licence OpenMDW 1.1·Contexte 256k tokens·Sortie 13 juillet 2026← Catalogue
01Ce qu'il sait faire
Points forts
Coding agentic et raisonnement de haut niveau
256k de contexte
Licence ouverte OpenMDW 1.1
MoE efficient (8B actifs sur 118B)
Limites à connaître
—~68 Go VRAM en Q4 : nécessite une grosse config
—Spécialisé coding, moins généraliste
Architecture
MoE 118B / 8B actifs · 256k contexte
Entraînement
Poolside, ligne Laguna optimisée pour l'agentic coding. Reasoning natif, licence ouverte OpenMDW 1.1.
Idéal pour
Coding agenticRaisonnementRefactor multi-fichiers
04Installer
Installez Ollama pour votre OS. Vérifiez le modèle et sa quantification avant le téléchargement. Commencez avec 4096 tokens de contexte, puis contrôlez le placement avec ollama ps. Une commande ci-dessous n’est pas une preuve de test exécuté sur votre machine.
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.
02Mémoire requise
VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.
Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
68 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
84 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
126 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
236 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 153 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.
Quel GPU pour faire tourner Laguna S 2.1 ?
Pour exécuter Laguna S 2.1 en local en quantification Q4, il faut environ 68 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un GMKtec EVO-X2 128 Go (mini-PC IA, 128 Go de mémoire unifiée).
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03Vitesse attendue
Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.