Poolside publie un modèle de codage à poids ouverts de 118 milliards de paramètres

fr.wedoany.com Rapport : La startup américaine Poolside a dévoilé Laguna S 2.1, un modèle de codage à poids ouverts de 118 milliards de paramètres, utilisant une architecture de mélange d'experts avec 8 milliards de paramètres activés par token. Conçu spécifiquement pour le codage agentique, ce modèle est suffisamment compact pour fonctionner sur un seul système de bureau Nvidia DGX Spark, et ses poids ont été publiés sur la plateforme Hugging Face sous la licence OpenMDW de la Linux Foundation.

Dans deux évaluations de codage agentique, Terminal-Bench et SWE-Bench Pro, Laguna S 2.1 a obtenu des scores légèrement supérieurs à 70 % et proches de 60 %, respectivement. Poolside indique que les performances de ce modèle égalent, voire surpassent, celles de modèles de DeepSeek, Nvidia et Thinking Machines, qui possèdent 2 à 8 fois plus de paramètres actifs. Cependant, la société reconnaît que le modèle n'a pas encore atteint le niveau de pointe, les systèmes fermés d'OpenAI et d'Anthropic restant nettement en tête sur les mêmes benchmarks.

Cette publication est perçue comme une réponse directe à la domination des laboratoires chinois dans le domaine des poids ouverts. Depuis plus d'un an, DeepSeek, la série Qwen d'Alibaba et Kimi de Moonshot AI y maintiennent leur avance. Selon l'entreprise, aucun laboratoire occidental n'avait publié de modèle à poids ouverts de 118 milliards de paramètres au cours des 11 mois précédant cette annonce. D'après Forbes, Poolside positionne cette publication comme une alternative déployable en interne pour les entreprises et gouvernements occidentaux, leur évitant d'envoyer leurs données à des fournisseurs étrangers.

Fondée en 2023 par Jason Warner, ancien CTO de GitHub, et Eiso Kant, Poolside a bouclé en octobre 2024 un tour de série B de 500 millions de dollars, valorisant la société à 3 milliards de dollars, avec le soutien de Nvidia et eBay. En avril 2026, un tour de série C de 2 milliards de dollars, initialement prévu à une valorisation de 14 milliards de dollars, a échoué après le retrait de CoreWeave d'un projet de centre de données conjoint au Texas. La société dessert actuellement des gouvernements, des entités de défense et d'autres organisations hautement réglementées via son API et ses outils agentiques.

L'entreprise indique avoir construit ce modèle à l'aide de sa plateforme interne Model Factory, qui automatise la recherche d'architecture et l'apprentissage par renforcement basé sur l'exécution de code, en utilisant 4 000 GPU Nvidia H200 en moins de quatre semaines. Il y a trois semaines, un modèle plus petit, Laguna XS, a également été publié, la société affirmant sortir de nouveaux modèles à un rythme d'environ cinq semaines. En guise de démonstration de raisonnement à longue portée, Poolside a publié la trace d'exécution du modèle résolvant indépendamment un problème de combinatoire, un type de problème que seuls les plus grands modèles de pointe pouvaient résoudre jusqu'à récemment.

Le modèle économique de Poolside repose sur l'idée que les entreprises sont prêtes à payer pour exécuter des modèles de codage performants sur leur propre matériel, sans envoyer leurs requêtes à des API fermées. Cette hypothèse dépend de la capacité de Laguna S 2.1 à reproduire en environnement de production ses performances de benchmark. Les résultats de l'entreprise montrent que le modèle accuse un retard d'environ 10 à 15 points de pourcentage sur Terminal-Bench par rapport aux leaders fermés. La capacité de l'entreprise à combler cet écart lors du prochain cycle, tout en rivalisant avec les modèles chinois à poids ouverts qui progressent également rapidement, déterminera si le retard occidental dans le domaine des poids ouverts est un phénomène temporaire ou un problème structurel.