بقلم: ليلى | محررة أدوات المطورين · صوت تحريري بإشراف بشري
أطلقت شركة Poolside نسخة محدّثة من نموذجها المتخصص في الترميز تحت مسمى Laguna XS 2.1، وهو نموذج Mixture-of-Experts بـ33 مليار معامل إجمالي مع تفعيل 3 مليارات معامل فقط لكل رمز (token)، مما يجعل تشغيله محلياً ممكناً دون الحاجة إلى بنية تحتية ضخمة. الإصدار الجديد يحمل نفس معمارية سابقه XS.2، لكنه يأتي بتحسينات قابلة للقياس على المعايير الأكثر صلة بعمل المطورين الفعلي.
أبرز القفزة في الأداء جاءت على معيار SWE-bench Multilingual، حيث ارتفع النموذج بفارق 5.4 نقطة ليصل إلى 63.1% (وفقاً لـ Poolside)، متفوقاً على منافسين بعدد معاملات أكبر بكثير مثل MAI-Code-1-Flash الذي يبلغ 137 مليار معامل، وgpt-oss-120b بـ120 مليار معامل. كما سجّل تحسناً ملحوظاً على Terminal-Bench 2.0، وهو المعيار المصمم لمحاكاة مهام الطرفية الفعلية التي يواجهها المطورون يومياً. جرى قياس هذه المعايير باستخدام إطار Harbor من Laude Institute، مع حد أقصى 500 خطوة وتنفيذ في بيئات معزولة.
للبدء باستخدام النموذج، ثمة أربعة مسارات رئيسية:
- تحميل الأوزان مباشرة من Hugging Face في صيغ متعددة: BF16 للدقة الكاملة، وFP8 وNVFP4 وINT4 للنشر على أجهزة ذات ذاكرة VRAM محدودة — وهو ما يجعل النموذج قابلاً للتشغيل على إعدادات أكثر اتساعاً من المطورين.
- استخدامه عبر API الخاص بـPoolside أو من خلال OpenRouter تحت المعرّف
poolside/laguna-xs-2.1، بسياق يصل إلى 256,000 رمز، والأسعار مطابقة للإصدار السابق: $0.10 لكل مليون رمز دخل، و$0.20 للخرج، و$0.05 لقراءة الكاش. تتوفر نقاط نهاية مجانية ومدفوعة. - تشغيله محلياً عبر Ollama أو vLLM أو SGLang أو NVIDIA TensorRT-LLM أو HF Transformers، مع دعم قادم لـllama.cpp ونقاط تفتيش GGUF مكمّمة. يُنصح بإضافة نموذج DFlash المرافق لتسريع الاستنتاج — أثبتت اختبارات Poolside أنه يضاعف سرعة التوليد (tok/s) بالكامل.
- تثبيت عميل الترميز الطرفي pool للحصول على أفضل تجربة وكيل مدمجة مع النموذج مباشرة، وهو الخيار الأنسب لمن يريد تجربة الترميز الوكيلي دون إعداد معقد.
على صعيد الترخيص، تتخلى Poolside عن الترخيص السابق وتتبنى OpenMDW-1.1، الترخيص الذي طوّرته NVIDIA وLinux Foundation وصُمِّم خصيصاً للنماذج والمنتجات المرتبطة بها. الرخصة مفتوحة بالكامل وتمنح المطورين والمؤسسات إطاراً أكثر وضوحاً للاستخدام التجاري والتعديل والنشر — وهو ما كان مصدر إحباط في رخص نماذج سابقة تحتوي قيوداً مبهمة. هذا التحول يُرسّخ XS 2.1 كنموذج حقيقي للمجتمع المفتوح، لا مجرد إصدار مجاني من نموذج مملوك.
مسألة واحدة تستحق الإشارة: دعم llama.cpp ونقاط تفتيش GGUF لم يصلا بعد، وإن وعدت Poolside بإتاحتهما قريباً. هذا يعني أن بعض الأجهزة الشخصية الأقل قدرة — التي تعتمد عادة على بنية llama.cpp — ستنتظر قبل الاستفادة الكاملة. أما نموذج XS.2 القديم فسيُوقف على API الرسمي خلال أسبوع واحد، غير أنه سيبقى متاحاً عبر مكتبة نماذج Baseten للنشر المخصص.
نموذج MoE بكفاءة المعاملات المفعّلة هذه، مقرون برخصة مفتوحة حقيقية وتحسينات مقاسة على معايير متعددة اللغات، يجعل XS 2.1 خياراً جدياً لأي فريق يبحث عن ترميز وكيلي محلي دون الارتهان لـAPI خارجي. السؤال الحقيقي هو كيف سيؤدي على مهامك المحددة — وهذا بالضبط ما تطلبه Poolside من المجتمع: تجربة النموذجين جنباً إلى جنب وإرسال الملاحظات عبر Discord أو على models@poolside.ai.
