Laguna S 2.1 calculateur TPS

Ouvrir les poids Poolside 118B paramètres July 2026

Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une demande unique, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..

Calculé pour ce modèle

43 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Radeon Instinct MI200

64 GB · Q3_K_M · 68.8 tok/s

Carte la plus rapide

B200

160 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Laguna S 2.1?

Définir les entrées, lire la réponse

Longueur de contexte jetons

Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..

Qualité minimale

Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..

Recherche de cartes

Mémoire de carte

Montrez aussi les cartes qui ne peuvent pas le faire.

43 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
160 tok/s 96–255 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	119.6 GB	Q8_0	Confortable
160 tok/s 96–255 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	119.6 GB	Q8_0	Confortable
155 tok/s 93–247 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	64.7 GB	Q4_K_M	À l'étroit
155 tok/s 93–247 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	64.7 GB	Q4_K_M	À l'étroit
148 tok/s 89–237 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	92.1 GB	Q6_K	Confortable
140 tok/s 84–224 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	78.4 GB	Q5_K_M	À l'étroit
127 tok/s 76–204 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	119.6 GB	Q8_0	Confortable
127 tok/s 76–204 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	119.6 GB	Q8_0	Confortable
120 tok/s 72–193 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	92.1 GB	Q6_K	Confortable
120 tok/s 72–191 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	78.4 GB	Q5_K_M	À l'étroit
120 tok/s 72–191 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	78.4 GB	Q5_K_M	À l'étroit
120 tok/s 72–191 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	78.4 GB	Q5_K_M	À l'étroit
109 tok/s 65–174 · faible confiance	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	50.9 GB	Q3_K_M	À l'étroit
97.5 tok/s 59–156 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	119.6 GB	Q8_0	À l'étroit
97.5 tok/s 59–156 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	119.6 GB	Q8_0	À l'étroit
93.9 tok/s 56–150 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	64.7 GB	Q4_K_M	À l'étroit
93.9 tok/s 56–150 · faible confiance	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	64.7 GB	Q4_K_M	À l'étroit
93.9 tok/s 56–150 · faible confiance	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	64.7 GB	Q4_K_M	À l'étroit
93.9 tok/s 56–150 · faible confiance	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	64.7 GB	Q4_K_M	À l'étroit
93.9 tok/s 56–150 · faible confiance	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	64.7 GB	Q4_K_M	À l'étroit
93.9 tok/s 56–150 · faible confiance	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	64.7 GB	Q4_K_M	À l'étroit
93.3 tok/s 56–149 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	119.6 GB	Q8_0	Confortable
89.3 tok/s 54–143 · faible confiance	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	64.7 GB	Q4_K_M	À l'étroit
89.3 tok/s 54–143 · faible confiance	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	64.7 GB	Q4_K_M	À l'étroit
82.8 tok/s 50–133 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	119.6 GB	Q8_0	Confortable

Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation: Poolside
Type d'organisation: Industry
Pays: United States of America
Publié: 21 July 2026

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine: Language
Tâche: Code generation, Language modeling/generation

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres: 118B
Données d'entraînement: tokens

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids: Open — downloadable
Accès au modèle: Open weights (unrestricted)

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Laguna S 2.1

Classé par tokens par seconde estimés, la carte la plus récente en premier lorsque les vitesses se rejoignent. Étant donné que la génération est limitée par la bande passante de la mémoire, cet ordre suit la bande passante plutôt que tout indice de jeu..

Les plus petits GPU qui fonctionnent encore Laguna S 2.1

Le chemin le moins cher, par capacité de mémoire. Un ajustement serré exécute le modèle mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue..

Ce que les chiffres signifient

Ce qu'il faut pour exécuter ce modèle

Carte minimale

Radeon Instinct MI200

Mémoire requise

50.9 GB

Le plus rapide

160 tok/s

Laguna S 2.1 atteint un nombre de paramètres de 118B. Cela le place au-dessus du matériel grand public, dans la gamme où une carte est achetée à cette fin plutôt que réutilisée pour cela. Le nombre de cartes que nous suivons qui peuvent le supporter : 43.

La plus petite carte qui le contient est Radeon Instinct MI200, avec une capacité de mémoire de 64 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q3_K_M et produisant environ 68.8 tokens par seconde

Haut de gamme est B200, générant à peu près 160 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Contexte

Laguna S 2.1 a été publié par Poolside, dans le pays enregistré comme United States of America, durant July 2026. L'organisation de publication est catégorisée comme industry.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de code generation, Language modeling/generation.

Les poids étant ouverts, c'est ce qui place cette page dans le calculateur plutôt que seulement dans le catalogue : c'est un modèle que vous pouvez réellement tenir.

Lire les chiffres de débit

La moitié des cartes qui le détiennent gèrent plus de 93.3 tokens par seconde. Produire du texte plus vite que la plupart des gens ne le lisent. 41 d'eux

Parce qu'il fait passer chaque token par un sous-ensemble de ses poids, il produit du texte au rythme d'un modèle beaucoup plus petit. Le piège est la mémoire : tout cela doit encore tenir, donc la vitesse est un bonus plutôt qu'une réduction sur le matériel.

Sans la disposition d'attention sur fichier, la colonne de mémoire est une approximation. Elle est suffisamment proche pour choisir le matériel, et la moins fiable sur un long contexte.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Laguna S 2.1

Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte pour laquelle nous avons des spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..

01

Lisez d'abord le chiffre de mémoire

La table répertorie chaque carte capable de supporter Laguna S 2.1, ayant besoin d'environ 50.9 GB à une compression de Q3_K_M. Aucun montant de puissance de traitement ne compense une carte qui ne peut pas la supporter.
02

Définissez la LONGUEUR DE CONTEXTE à laquelle vous travaillerez.

Les conversations plus longues coûtent de la MÉMOIRE en plus de ce dont les POIDS ont besoin. Déplacez le curseur à votre longueur de travail réelle avant de faire confiance à une ligne pour Laguna S 2.1.
03

Choisissez jusqu'où vous allez le compresser

La Compression est ce qui permet à un modèle de s'adapter à des cartes plus petites, au prix d'une certaine précision., atteignant une compression de Q3_K_M sur la plus petite carte qui convient. Fixer une qualité minimale élimine les cartes qui ne parviennent à l'atteindre qu'en exerçant une pression plus forte que vous ne le souhaiteriez, et maintient la comparaison à un niveau.
04

Trier par vitesse

Trier par vitesse pour voir comment les cartes se classent pour Laguna S 2.1. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire. La carte en tête de liste est B200, à 160 tok/s
05

Lisez la colonne de compatibilité en dernier.

Un ajustement serré fonctionne, mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue, dans le cas de Laguna S 2.1. Confortable signifie que vous pouvez augmenter le contexte plus tard. Cette différence compte plus que quelques tokens par seconde, donc achetez pour confortable si vous vous attendez à cela.
06

Ouvrez la carte sur laquelle vous vous êtes arrêté.

Chaque nom de carte renvoie à sa propre page, qui effectue le même calcul dans l'ensemble du catalogue de modèles. Une carte est généralement achetée pour plus d'un modèle, il est donc utile de jeter un œil avant d'acheter pour Laguna S 2.1.

Réponses

Laguna S 2.1 — questions courantes

Laguna S 2.1— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Ce sont des estimations avec de véritables barres d'erreur, et n'importe lequel d'entre eux pourrait raisonnablement se situer n'importe où dans sa plage publiée en fonction du temps d'exécution que vous utilisez. Le résultat le plus rapide ici : 96–255 tok/s sur B200. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.

Laguna S 2.1— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Radeon Instinct MI200, avec une capacité de mémoire de 64 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q3_K_M environ 50.9 GB, et produit environ 68.8 tous les GPU capables de l'exécuter en total 43.

Laguna S 2.1— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 160 tokens par seconde; le plus lent qui fonctionne encore gère considérablement moins. La vitesse de lecture est d'environ dix tokens par seconde, et le nombre de cartes qui réussissent cela : 41.

Laguna S 2.1— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 50.9 GB à une compression de Q3_K_M, laquelle est la plus petite carte qui l'exécute. Moins de compression nécessite plus : les chiffres dans la colonne mémoire ci-dessus sont recalculés pour chaque carte, car chacune détient la version la moins compressée qu'elle peut.

Laguna S 2.1— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

Laguna S 2.1— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 118B. 118B MoE, 8B active. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

Laguna S 2.1— qui l'a créé ?

Il a été publié par Poolside, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.

Laguna S 2.1— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans July 2026.

Laguna S 2.1— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de code generation, Language modeling/generation. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.

Laguna S 2.1— où puis-je le télécharger ?

Les poids sont publiés, bien que nous ne possédions pas de lien vers un dépôt pour cela. Ce site calcule les exigences matérielles plutôt que d'héberger des fichiers de modèle.

Laguna S 2.1— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Il peut être réparti entre la carte et la mémoire système, mais cela génère de manière douloureuse lentement. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 21.5 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Laguna S 2.1— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

Deux cartes achètent de la mémoire plutôt que de la vitesse, ce qui est important seulement si une carte ne peut pas la contenir. Le nombre qui peut : 43. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

Laguna S 2.1— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Chaque carte est montrée en exécutant la copie la moins compressée qu'elle peut contenir. Le nombre de niveaux de compression distincts parmi les cartes qui la supportent : 5. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

L'autre direction

Regardez-le de l'autre côté ?

Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.

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