Subscribe
Share
Share
Embed
Das Startup Poolside hat mit einem 118-Milliarden-Parameter-Modell die Coding-Benchmarks erobert und schlägt damit DeepSeeks 1,6-Billionen-Monster.
Das Startup Poolside hat mit seinem Modell „Laguna S 2.1" (118 Milliarden Parameter, MoE-Architektur) neue Rekorde auf Coding-Benchmarks aufgestellt und schlägt damit DeepSeeks deutlich größeres Modell. Ein Beleg für die Bedeutung effizienter Architekturen.
KI ist eine Superkraft – hier erfährst Du, wie KI funktioniert, wie Du mit KI viel Zeit sparen kannst, welche KI für dich die Richtige ist und richtig promptest. Schneller bessere Ergebnisse mit KI.
WICHTIG für Dich: Dieser Podcast ist mit KI generiert, also auch die Sprecherstimme. Du sollst über den Podcast gut informiert sein – es ist aber gleichzeitig ein Beispiel dafür, was mit KI heute möglich ist.
Ein kleines Modell schlägt den Riesen – und zwar deutlich.
Poolside, ein auf Coding spezialisiertes KI-Startup, hat sein neues Modell „Laguna S 2.1" vorgestellt.
Das Besondere: Es hat nur 118 Milliarden Parameter, nutzt aber eine clevere Mixture-of-Experts-Architektur, bei der nur 8 Milliarden gleichzeitig aktiv sind.
Trotzdem knackt es auf den wichtigsten Coding-Benchmarks wie Terminal-Bench und SWE-bench Pro neue Rekorde – und lässt dabei sogar DeepSeeks 1,6-Billionen-Parameter-Monster „V4 Pro Max" hinter sich.
70 Prozent auf Terminal-Bench, knapp 60 Prozent auf SWE-bench Pro.
Das zeigt: Größer ist nicht immer besser.
Effizienz und cleveres Design können mehr bringen als rohe Rechenpower.
Und es zeigt auch, dass im Coding-Bereich gerade richtig viel Bewegung ist – abseits der großen Namen.