01Ce qu'il sait faire
- 68.2% SWE-Bench Verified (top niveau open)
- Tourne sur Mac 36 Go RAM
- Apache 2.0 commercial
- Tool calls + streaming natifs
- Tag Ollama officiel multi-quants
- —Spécialisé coding (pas généraliste)
- —Architecture MoE/SWA → support transformers à partir de v5.6.2
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.
Quel GPU pour faire tourner Laguna XS.2 ?
Pour exécuter Laguna XS.2 en local en quantification Q4, il faut environ 19 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 4090 (24 Go de VRAM).
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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.
04Benchmarks publics
Scores reproduits depuis les model cards ou MMLU-Pro / communautaires. Unité : % bonnes réponses.
05Installer
Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.