సెన్సార్ లేని Laguna API

చాలా "చౌక మోడల్" పేజీలు మిమ్మల్ని ఒక తక్కువ సంఖ్యకు బదులుగా ఒక చిన్న, అలసిన పునాదిని అంగీకరించమని అడుగుతాయి. ఇది కాదు. Laguna S 2.1 ఒక ప్రస్తుత-తరం విరళ నిపుణుల-మిశ్రమ విడుదల, 4,096 H200లపై శిక్షణ పొందింది మరియు తొమ్మిది వారాల కంటే తక్కువ సమయంలో పంపబడింది, మరియు మేము అందించే ప్రతి ఇతర ప్రవేశ-శ్రేణి మోడల్ లాగానే అదే $0.50 / $2.00 అట్టడుగున ఉంది. వర్తకం సూక్ష్మంగా మరియు తర్కించడానికి సులభంగా ఉంది: మీరు సర్వర్-అమలుపరచిన నిర్మాణాత్మక అవుట్‌పుట్‌ను వదులుకుంటారు మరియు మిగతా ప్రతిదాన్నీ ఉంచుకుంటారు.

01Laguna S 2.1 అంటే ఏమిటి?

Laguna S 2.1 అనేది Poolside చేత జూలై 21, 2026న అనుమతిదాయక OpenMDW-1.1 లైసెన్స్ కింద విడుదల చేయబడిన ఒక ఓపెన్-వెయిట్స్ మోడల్ — Laguna XS 2.1 (33B/3B క్రియాశీలం) మరియు Laguna M.1 (225B/23B క్రియాశీలం) మధ్య, Laguna కుటుంబం యొక్క మధ్య-పరిమాణ సభ్యుడు.

ప్రచురించిన ఆర్కిటెక్చర్ 256 రూట్ చేయబడే నిపుణులు పైగా ఒక భాగస్వామ్య నిపుణుడుపై softplus గేటింగ్‌తో ఒక టోకెన్-ఛాయిస్ రౌటర్, ఒక్కో టోకెన్‌కు పది ఎంపిక చేయబడతాయి, 48 పొరల అంతటా — పన్నెండు గ్లోబల్-అటెన్షన్, ముప్పై ఆరు 512-టోకెన్ విండో వద్ద స్లైడింగ్-విండో, చాలా పొడవైన ఇన్‌పుట్‌ల అటెన్షన్ ఖర్చును వర్గీయంగా కాక దాదాపు-సరళంగా ఉంచే ఒక పెనవేత. అటెన్షన్ 128 హెడ్ డైమెన్షన్ వద్ద 8 కీ-వేల్యూ హెడ్‌లుతో గ్రూప్డ్-క్వెరీ.

ఒక API వినియోగదారుకు రెండు పరిణామాలు ముఖ్యమైనవి. విరళ క్రియాశీలత వల్లే ఒక 118B మోడల్ అట్టడుగు ధరకు ఇమిడిపోగలదు — ఒక్కో టోకెన్‌కు ~8B పారామీటర్లు మాత్రమే పని చేస్తాయి, కాబట్టి ఒక్కో టోకెన్‌కు గణన పారామీటర్ సంఖ్య సూచించే దానికంటే ఒక చిన్న దట్టమైన మోడల్‌కు దగ్గరగా ఉంటుంది. మరియు స్లైడింగ్-విండో పెనవేత వల్లే పొడవైన విండో నామమాత్రం కాక నిజంగా వాడదగినది. Poolside విడుదల 1,048,576 టోకెన్‌లకు మద్దతు ఇస్తుంది; మేము 262,144ను అందిస్తాము, గేట్‌వేపై ప్రతి ఇతర మోడల్‌తో సరిపోలుతూ.

02ఒక్క హెచ్చరిక: నిర్మాణాత్మక అవుట్‌పుట్ లేదు

ఇప్పటికీ పనిచేసేది. టూల్ కాలింగ్‌కు పూర్తి మద్దతు ఉంది, మరియు టూల్-కాల్ ఆర్గ్యుమెంట్‌లు ఇక్కడి ఏ ఇతర మోడల్‌పైనా లాగానే ఖచ్చితంగా ఒక JSON వస్తువుగా వస్తాయి. మీ అప్లికేషన్ యొక్క "నిర్మాణాత్మక అవుట్‌పుట్" నిజంగా టూల్ ఆర్గ్యుమెంట్‌లే అయితే — చాలా ఏజెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు, MCP సర్వర్‌లు మరియు డేటాబేస్ ఫ్రంట్-ఎండ్‌లకు నిజం — Laguna S 2.1 మీకు బాగానే సేవ చేస్తుంది. మూడు మాండలికాలలోనూ స్ట్రీమింగ్ పనిచేస్తుంది; reasoning_effort పనిచేస్తుంది.

పనిచేయనిది. మీరు ఎండ్‌పాయింట్‌కు ఒక JSON స్కీమాను అందించి అసిస్టెంట్ యొక్క టెక్స్ట్ సమాధానం దానికి వ్యతిరేకంగా ధ్రువీకరించబడుతుందని హామీ పొందలేరు, మరియు response_format: {"type": "json_object"} మీకు ఏమీ కొనిపెట్టదు. JSON కోసం ప్రాంప్ట్ చేయడం సాధారణంగా JSONను ఉత్పత్తి చేస్తుంది — ఇది ఒక సమర్థవంతమైన మోడల్ — కానీ "సాధారణంగా" ఒక ఒప్పందం కాదు. లోతుగా గూడు కట్టుకున్న టూల్ కాల్‌లలో తప్పు JSON ఎస్కేపింగ్‌ను Poolside స్వయంగా తెలిసిన పరిమితిగా డాక్యుమెంట్ చేస్తుంది, మా జాబితాలో మరెక్కడైనా ఉన్నచోట, హామీ మోడల్ యొక్క మంచి ఉద్దేశాల నుండి కాక సర్వింగ్ పొర నుండి వస్తుందనే ఒక గుర్తుచేత.

బదులుగా ఏ సోదర మోడల్‌ను వాడాలి

మీ పనిభారానికి హామీ ఇవ్వబడిన JSON అవసరమైతే, ఈ మోడల్‌తో పోరాడకండి — మోడల్ idని మార్చండి. నలుగురు సోదరులు పూర్తి json_schema మరియు response_format మద్దతుతో అదే $0.50 / $2.00 ధర వద్ద ఉన్నారు:

మోడల్ id	json_schema	విజన్	మీరు దీన్ని ఎందుకు ఎంచుకుంటారు
MiMo-V2.5-Pro-W8A16	అవును	లేదు	ప్రత్యక్ష మార్పిడి — 8-బిట్ వెయిట్‌లు, అత్యధిక-విశ్వసనీయత శ్రేణి, అదే ధర
MiMo-V2.5-W8A16	అవును	అవును	అదే, పైగా చిత్ర ఇన్‌పుట్
Hy3-W8A16	అవును	లేదు	అట్టడుగు ధర వద్ద మరో 8-బిట్ టెక్స్ట్ మోడల్
DeepSeek-V4-Flash-0731	అవును	లేదు	Laguna లాగానే W4A16-AutoRound-REAP, స్కీమా మద్దతు చెక్కుచెదరకుండా

సహజ డిఫాల్ట్ MiMo-V2.5-Pro (W8A16): కేవలం-టెక్స్ట్, అట్టడుగు-ధరకు, మేము నడిపే అత్యంత సున్నితమైన శ్రేణిలో క్వాంటైజ్ చేయబడింది — వివరాలు MiMo-V2.5 మోడల్ కార్డులో ఉన్నాయి. పన్నెండు మోడల్‌లూ ఎండ్‌పాయింట్‌లు, సందర్భ విండో మరియు అవుట్‌పుట్ హద్దును పంచుకుంటున్నందున, మారడం అనేది model ఫీల్డ్‌కు ఒక్క-లైన్ మార్పు.

03W4A16-AUTOROUND-REAP అంటే ఏమిటి?

మోడల్ idపై ఉన్న ప్రత్యయం అలంకారం కాదు — మా GPU క్లస్టర్‌పైకి లోడ్ చేయడానికి ముందు వెయిట్‌లు సరిగ్గా ఎలా కుదించబడ్డాయో అది చెబుతుంది. మూడు భాగాలు.

W4A16 — 4-బిట్ వెయిట్‌లు, 16-బిట్ యాక్టివేషన్‌లు

వెయిట్‌లు 4 బిట్‌ల వద్ద నిల్వ చేయబడతాయి; యాక్టివేషన్‌లు — ఇన్ఫరెన్స్ సమయంలో పొరల మధ్య ప్రవహించే విలువలు — 16 వద్దే ఉంటాయి. వెయిట్‌లను వాటి BF16 పాదముద్రలో నాలుగవ వంతుకు కుదించడం వల్లే ఒక 118B మోడల్ ఇమిడి వేగంగా ఉంటుంది, యాక్టివేషన్‌లను వెడల్పుగా ఉంచడం ఫార్వర్డ్ పాస్ యొక్క సంఖ్యాపరంగా సున్నితమైన భాగాన్ని రక్షిస్తుంది. పెద్దది మరియు స్థిరమైనదాన్ని కుదించండి, చిన్నది మరియు గతిశీలమైనదాన్ని అలాగే వదిలేయండి.

AutoRound — నేర్చుకున్న రౌండింగ్, దగ్గరి రౌండింగ్ కాదు

క్వాంటైజ్ చేయడానికి అమాయక మార్గం దగ్గరి-సంఖ్యకు-రౌండ్: ప్రతి వెయిట్‌ను దగ్గరి 4-బిట్ విలువకు స్నాప్ చేయండి, లోపాన్ని అంగీకరించండి. Intel యొక్క ఓపెన్ పోస్ట్-ట్రైనింగ్ క్వాంటైజేషన్ టూల్‌కిట్ AutoRound, మెరుగ్గా చేస్తుంది — దాని SignRound పద్ధతి రౌండింగ్ నిర్ణయాలను మరియు క్లిప్పింగ్ శ్రేణులను రెండు వందల దశలపైనే జాయింట్‌గా ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి సంకేత గ్రేడియంట్ డీసెంట్‌ను వాడుతుంది, పైకి రౌండ్ చేయడం లేదా కిందికి రౌండ్ చేయడం పొర యొక్క నిజమైన అవుట్‌పుట్‌కు తక్కువ నష్టం చేస్తుందో ఒక్కో వెయిట్‌కు నిర్ణయిస్తూ. ఇది క్వాంటైజేషన్-అవగాహన శిక్షణ నుండి ఆలోచనను పునఃశిక్షణ ఖర్చు లేకుండా అరువు తెచ్చుకుంటుంది, మరియు అందుకే ఒక W4A16 బిల్డ్ ఒక నష్టభరిత వింత కాక ఒక సీరియస్ మోడల్ కాగలదు.

REAP — నిపుణులను విలీనం చేయడానికి బదులు కత్తిరించడం

REAP అంటే Router-weighted Expert Activation Pruning, Cerebras Research చే ప్రచురించబడింది. ఒక MoE మోడల్‌లో అన్ని నిపుణులూ తమ బరువును లాగరు: రౌటర్ కొందరికి కొన్ని టోకెన్‌లనే పంపుతుంది, మరియు కొందరు కాల్పులు జరిపినప్పుడు తక్కువ పరిమాణం దోహదపడతారు. REAP రెండు సంకేతాలపైనా ప్రతి నిపుణుడిని స్కోర్ చేస్తుంది — రౌటర్ గేట్ విలువలు మరియు నిపుణుల క్రియాశీలత నిబంధనలు — మరియు క్వాంటైజేషన్‌కు ముందు, ఒక్క షాట్‌లో తక్కువ-ప్రాముఖ్యత గలవాటిని తొలగిస్తుంది. కీలకంగా ఇది విలీనం చేయడం కంటే కత్తిరిస్తుంది: విలీనం అనేక నిపుణులను ఒకదానిలోకి మడుస్తుంది, రౌటర్ యొక్క సూక్ష్మ-గ్రాన్, ఇన్‌పుట్-ఆధారిత నియంత్రణను నాశనం చేస్తుంది మరియు ఏ ట్యూనింగూ తొలగించలేని ఒక లోప నేలను ప్రవేశపెడుతుంది (రచయితలు దీన్ని క్రియాత్మక ఉపస్థల పతనం అని పిలుస్తారు), కత్తిరింపు మిగిలిన వారిని మరియు వారిపై రౌటర్ నియంత్రణను చెక్కుచెదరకుండా వదిలేస్తుండగా. ట్రిలియన్-పారామీటర్ల మోడల్‌ల నుండి 50% వరకు నిపుణులను తొలగించడాన్ని బేస్‌లైన్ నాణ్యతను ఎక్కువగా కాపాడుకుంటూ Cerebras నివేదిస్తుంది — 50% కత్తిరింపు వద్ద ఒక 480B కోడర్ మోడల్‌పై, 97.6% బేస్‌లైన్ నాన్-ఏజెంటిక్ కోడింగ్ సామర్థ్యం మరియు ఏజెంటిక్ SWE-Benchపై 96.7%. అవి వారి సొంత మోడల్‌ల కోసం Cerebras గణాంకాలు, మా బిల్డ్ కొలతలు కావు, కానీ దాని ప్రధాన బలం కోడ్ అయిన ఒక పునాదిపై మేము ఈ స్టాక్‌ను నడిపేది ఎందుకో అవే చెబుతాయి.

ప్రత్యయం కలిపి ఒక వాక్యంగా చదవబడుతుంది: అరుదుగా వాడిన నిపుణులను కత్తిరించండి, 4-బిట్ రౌండింగ్‌ను ఊహించడం కంటే నేర్చుకోండి, యాక్టివేషన్‌లను పూర్తి వెడల్పులో ఉంచండి.

04ఈ మోడల్ నిజంగా దేనిలో మంచిది?

ముందుగా నిజాయితీ: Laguna S 2.1 కేవలం-టెక్స్ట్ సంభాషణ మోడల్ — ఈ మోడల్ idపై విజన్ ఇన్‌పుట్ లేదు — మరియు Poolside దీన్ని గద్యం కోసం కాక ఏజెంటిక్ కోడింగ్ మరియు దీర్ఘ-పరిధి పని కోసం నిర్మించింది. పోస్ట్-ట్రైనింగ్ 409,000 పర్యావరణాల అంతటా నడిచింది, 83,000 టెర్మినల్ మరియు 168,000 సాఫ్ట్‌వేర్-ఇంజనీరింగ్ పనులతో సహా, FP8లో రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్‌తో. కుదించని విడుదల కోసం Poolside నివేదించిన ఫలితాలు:

బెంచ్‌మార్క్	తర్కంతో	తర్కం లేకుండా	ఇది కొలిచేది
SWE-Bench Multilingual	78.5%	—	అనేక భాషల అంతటా నిజమైన బగ్ ఫిక్స్‌లు
Terminal-Bench 2.1	70.2%	60.4%	బహుళ-దశల షెల్ మరియు టూలింగ్ పని
SWE-Bench Pro	59.4%	—	కష్టమైన, కలుషిత-నిరోధక రిపో పనులు
Toolathlon Verified	49.7%	—	అనేక APIల అంతటా టూల్-వాడక వైశాల్యం
SWE Atlas	46.2%	—	దీర్ఘ-పరిధి రిపాజిటరీ నావిగేషన్
DeepSWE v1.1	40.4%	16.5%	ఏజెంటిక్ సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్

రెండు కాలమ్‌ల మధ్య అంతరమే ఇక్కడ అత్యంత కార్యాచరణ సంఖ్య: DeepSWEపై తర్కం ఆన్ చేసినప్పుడు స్కోర్ రెండింతలకంటే ఎక్కువ అవుతుంది, మరియు Terminal-Benchపై అది దాదాపు పది పాయింట్లు లాభపడుతుంది.

కుదించని Laguna S 2.1 విడుదల కోసం Poolside-నివేదించిన గణాంకాలు, జూలై 2026. అవి మా W4A16-AutoRound-REAP బిల్డ్ కొలతలు కావు, మరియు మేము దాని కోసం మా సొంత బెంచ్‌మార్క్ సంఖ్యలను ప్రచురించము. మా APIపై తర్క బడ్జెట్‌ను నియంత్రించడానికి reasoning_effortను వాడండి.

సంభాషణ మరియు సృజనాత్మక పని కోసం నిజాయితీ గల స్థానం ఇది: పొడవైన ఏజెంటిక్ పరుగుల వెనుక ఉన్న లక్షణాలు — చాలా స్థితిని పొందికగా ఉంచుకోవడం, పనిపైనే ఉండటం, దారి తప్పకపోవడం — దీర్ఘ-రూప పాత్ర పని వెనుక ఉన్న అవే లక్షణాలు, మరియు ఆచరణలో ఇది చాలా పొడవైన విండో అంతటా స్వరాన్ని బాగా పట్టుకుంటుంది. ఏ ప్రచురించిన బెంచ్‌మార్క్ అలా చెప్పదు, మరియు మేము ఒకదాన్ని కల్పించము. దీన్ని మీ సొంత ప్రాంప్ట్‌లపై పరీక్షించండి; మిలియన్ ఇన్‌పుట్ టోకెన్‌లకు $0.50 వద్ద అది దాదాపు ఉచితం.

05అట్టడుగు ధర నిజంగా ఏమి కొంటుంది?

మిలియన్ టోకెన్‌లకు $0.50 ఇన్ / $2.00 అవుట్ అనేది Shannon AI గేట్‌వేపై ప్రవేశ శ్రేణి, MiniMax-M3, DeepSeek-V4-Flash, MiMo-V2.5, MiMo-V2.5-Pro మరియు Hy3తో పంచుకోబడింది. నిర్దిష్టంగా:

పనిభారం	ఇన్‌పుట్	అవుట్‌పుట్	ఖర్చు
100K చరిత్రతో ఒక చాట్ మలుపు	100,000	2,000	$0.054
ఒక పొడవైన బ్రీఫ్ నుండి 5,000-పదాల అధ్యాయం	30,000	7,000	$0.029
1,000 చిన్న సంభాషణ మలుపులు	4,000,000	500,000	$3.00
ఒక పూర్తి 262K-టోకెన్ సందర్భ చదువు	262,144	16,384	$0.164

అంతర్గతం చేసుకోవాల్సినది చివరి వరుస: మొత్తం సందర్భ విండోను నింపి గరిష్ఠ 16,384-టోకెన్ ప్రతిస్పందనను ఉత్పత్తి చేయడానికి సుమారు పదహారు సెంట్లు ఖర్చవుతుంది. ఒక పూర్తి మాన్యుస్క్రిప్ట్, సెషన్ ట్రాన్స్క్రిప్ట్, లేదా పత్ర సెట్‌ను ఒక్క కాల్‌లోకి అందించడం ఒక బడ్జెట్ నిర్ణయం కావడం మానేసి ఒక లేటెన్సీ నిర్ణయం అవుతుంది. అదే గణితం మరో అట్టడుగు-ధర వినియోగ కేసును నడిపిస్తుంది — పరిమాణం: బ్యాచ్ వర్గీకరణ, పెద్ద ఎత్తున తిరిగిరాయడం, సింథటిక్ డైలాగ్, ఒక బలమైన మోడల్ తర్వాత మెరుగుపరిచే మొదటి-పాస్ ముసాయిదా. ధర పేజీ మరియు పరిశోధన సూచికను చూడండి.

06ఇక్కడ "సెన్సార్ లేనిది" అంటే ఏమిటి

ఇది చెప్పేదే అర్థం: తిరస్కరణ పొర లేదు మరియు అవుట్‌పుట్‌పై కంటెంట్ ఫిల్టరింగ్ లేదు. మీరు అడగడానికి అనుమతించబడ్డారో లేదో నిర్ణయిస్తూ మోడల్ మరియు మీ ప్రతిస్పందన మధ్య ఏ వర్గీకరణీ కూర్చోదు; మోడల్ మీరు అడిగిన నమోదులో సమాధానం ఇస్తుంది మరియు ముందుగా ప్రిమైస్ గురించి మీకు ఉపన్యాసం ఇవ్వదు.

సృజనాత్మక పని కోసం, అదే ఒక వాడదగిన సాధనానికీ, వాడలేని దానికీ మధ్య తేడా. కల్పనలో బెదిరించే ప్రతినాయకులు, ఒప్పించే విధంగా అబద్ధాలు చెప్పే పాత్రలు, పరిణామాలతో కూడిన హింస, నైతికంగా రాజీపడిన కథకులు ఉంటారు — ఒక క్షమాపణను జోడించడానికి పాత్ర నుండి బయటపడే ఒక మోడల్ పనిలో విఫలమైంది, భద్రతలో విజయం సాధించలేదు. భద్రతా పరిశోధన, రెడ్-టీమ్ డాక్యుమెంటేషన్, వైద్య మరియు న్యాయ రాత, మరియు మూలం మొరటుగా ఉన్నచోట అనువాదానికి కూడా అదే వర్తిస్తుంది — ఒక తిరస్కరణ కేవలం ఒక తప్పు సమాధానం మాత్రమే అయిన వర్గాలు. దీని అర్థం తీర్పు మీది కాకుండా ఆగిపోతుందని కాదు — మీరు ఉత్పత్తి చేసేదానికి మా బాధ్యతాయుత వినియోగ విధానం మరియు వర్తించే చట్టం కింద మీరే బాధ్యులుగా ఉంటారు.

07సెన్సార్ లేని Laguna APIని ఎలా పిలవాలి

మూడు మాండలికాలు, ఒక మోడల్: /v1/chat/completions (OpenAI), /v1/messages (Anthropic), /v1/responses. మూడింటిపైనా స్ట్రీమింగ్ పనిచేస్తుంది, కాబట్టి ఒక ఇప్పటికే ఉన్న ఇంటిగ్రేషన్ ఒక బేస్ URL మరియు ఒక మోడల్ idని మార్చడం ద్వారా మారుతుంది — ఏ SDK మార్పు లేదు, మీ సందేశ నిర్వహణ యొక్క ఏ తిరిగి రాతా లేదు.

POST https://api.shannon-ai.com/v1/chat/completions

{
  "model": "Laguna-S-2.1-W4A16-AUTOROUND-REAP",
  "messages": [
    { "role": "system", "content": "You are a hardboiled narrator. Stay in voice." },
    { "role": "user",   "content": "Open chapter nine." }
  ],
  "stream": true,
  "max_tokens": 4096,
  "reasoning_effort": "low"
}

కొన్ని ఆచరణాత్మక గమనికలు:

• ఈ మోడల్ idకు response_format లేదా json_schemaను పంపవద్దు — మీ క్లయింట్ లైబ్రరీ డిఫాల్ట్‌గా ఒకదాన్ని సెట్ చేస్తే, దాన్ని అన్‌సెట్ చేయండి లేదా దానికి మద్దతు ఇచ్చే ఒక సోదర మోడల్‌కు మారండి.
• టూల్స్ మామూలు tools అర్రేలోకి వెళ్తాయి — టూల్ కాలింగ్‌కు పూర్తి మద్దతు ఉంది; కేవలం ఫ్రీ-టెక్స్ట్ స్కీమా అమలుపరచడం మాత్రమే లేదు.
• మీ తర్కాన్ని బడ్జెట్ చేయండి. reasoning_effort గౌరవించబడుతుంది — తక్కువ లేదా ఆఫ్ సంభాషణ లేటెన్సీని తక్కువగా మరియు అవుట్‌పుట్ టోకెన్‌లను చౌకగా ఉంచుతుంది; బహుళ-దశల టూల్ పని కోసం దాన్ని పెంచండి, పైన ఉన్న బెంచ్‌మార్క్ అంతరం అది ఏమి కొంటుందో చూపిస్తుంది.
• అవుట్‌పుట్ హద్దు అభ్యర్థనకు 16,384 టోకెన్‌లు. పుస్తక-పొడవు ఉత్పత్తి కోసం, దాన్ని అధ్యాయాలుగా చేసి స్ట్రీమ్ చేయండి.
• కేవలం టెక్స్ట్. ఈ మోడల్ idపై చిత్ర ఇన్‌పుట్ లేదు — విజన్ కోసం MiMo-V2.5, Kimi-K2.6, Kimi-K3, MiniMax-M3 లేదా inklingను వాడండి.

పూర్తి పారామీటర్ సూచన, ప్రామాణీకరణ, లోప అర్థశాస్త్రం మరియు ఒక ప్రత్యక్ష ప్లేగ్రౌండ్: API డాక్యుమెంటేషన్.

08దీన్ని ఎప్పుడు ఎంచుకోవాలి, మరియు ఎప్పుడు వద్దు

మీ అవుట్‌పుట్ ఒక మనిషి చదివే గద్యం, సంభాషణ లేదా కోడ్ అయినప్పుడు; మీకు టూల్ కాలింగ్ అవసరం కానీ స్కీమా-పరిమిత టెక్స్ట్ కాదు; ఒక్కో-టోకెన్ ఖర్చు దీర్ఘ సందర్భం కంటే ఆధిపత్యం చెలాయిస్తుంది; లేదా జాబితాలో మిగతా భాగాన్ని నింపే DeepSeek, Kimi మరియు MiMo కుటుంబాల కంటే వేరే వంశం నుండి రెండో అభిప్రాయం మీకు కావాలంటే దీన్ని ఎంచుకోండి.

మీకు హామీ ఇవ్వబడిన JSON అవసరమైనప్పుడు (MiMo-V2.5-Pro), చిత్ర అవగాహన (Kimi-K2.6 లేదా MiMo-V2.5), లేదా సమాధానం సరిగ్గా పొందడం పక్కన ధర అంతరం అసంబద్ధమయ్యే కష్టత యొక్క ఫ్రాంటియర్ చివర (DeepSeek-V4-Pro, Kimi-K3) అవసరమైనప్పుడు వేరే దాన్ని ఎంచుకోండి.

09తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

---

మూలాలు: Poolside — Laguna S 2.1 మోడల్ కార్డు · Introducing Laguna S 2.1 · REAP the Experts (Cerebras Research) · Intel AutoRound. ఆర్కిటెక్చర్ మరియు బెంచ్‌మార్క్ గణాంకాలు కుదించని విడుదల కోసం ప్రచురణకర్త-నివేదించినవి, మేము అందించే బిల్డ్ కొలతలు కావు. Shannon AI Shannon Lab LLC, న్యూ మెక్సికో, USA చేత నిర్వహించబడుతుంది.