fr.wedoany.com Rapport : Récemment, la startup américaine d'IA Poolside (fondée en 2023 à San Francisco) a publié sa gamme de modèles Laguna, comprenant le modèle propriétaire Laguna M.1 et le modèle open source Laguna XS.2. Ce dernier est publié sous licence Apache 2.0, totalise 33 milliards de paramètres (dont 3 milliards actifs), et est spécialement conçu pour la programmation locale intelligente. Les développeurs peuvent l'exécuter sur un seul GPU, sans connexion internet.

Poolside lance simultanément deux outils : un agent de codage basé sur terminal nommé « pool » et un IDE cloud « shimmer », ce dernier permettant de programmer sur des appareils mobiles. George Grigorev, ingénieur en post-entraînement, déclare : « Nous pensons que nous pouvons déployer les modèles plus rapidement auprès des entreprises clientes, et que nous pouvons transporter les fichiers de poids dans des environnements locaux totalement isolés, pour un travail hors ligne. »

Les tests de benchmark montrent que Laguna XS.2 obtient un score de 44,5 % sur SWE-bench Pro, se rapprochant des 46,9 % de M.1, et surpassant des modèles comme Claude Haiku 4.5. En ce qui concerne l'entraînement, le modèle a été entraîné de zéro, en utilisant l'optimiseur Muon et le système de filtrage de données AutoMixer, sur 30 mille milliards de tokens, dont 13 % de données synthétiques.

Pour faire fonctionner Laguna XS.2, il faut compter une mémoire unifiée minimale de 36 Go (Apple Silicon) ou de 24 à 32 Go de VRAM (PC, ex. RTX 5090). Le modèle est téléchargeable sur Hugging Face et adapté au matériel grand public. Poolside souligne l'importance de l'open source pour soutenir la communauté, avec l'espoir de construire un écosystème d'IA ouvert.

Poolside considère que le développement logiciel est une clé de l'intelligence générale. L'équipe a concentré des milliers d'expériences sur trois ans dans le domaine du génie logiciel, en apprenant de manière auto-améliorable par renforcement. Cette publication met ainsi le modèle open source Laguna XS.2 à disposition des développeurs pour une programmation locale efficace.

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