今天Poolside发布Laguna S 2.1真是完美时机，因为我刚入手了这些！终于有还算不错的显存了。3块V620 = 96 GB。

Reddit r/LocalLLaMA 2026/07/22 04:03 模型

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摘要

Poolside发布了Laguna S 2.1，用户购入了3块AMD V620 GPU，总计96 GB显存。

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Poolside 发布了 Laguna S 2.1，这是他们最擅长处理长周期任务的模型，同时在 Hugging Face 上提供了多种量化变体（FP8、NVFP4、INT4、DFlash、GGUF）。

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Laguna-S-2.1 是一个量化AI模型，运行在配备RTX 3080的6年前旧游戏电脑上，解码速度达到10 token/秒，占用8.3 GB显存和52.2 GB主机内存。

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Poolside 发布 Laguna S 2.1，这是一个 118B MoE 模型，每个 token 激活 8B 参数，针对智能体编码进行了优化。据称，其性能优于 DeepSeek V4 Pro，同时价格低于 DeepSeek V4 Flash，拥有 1M 上下文窗口和开源许可证。

X AI KOLs Following

PFlash 现在支持在单张 RTX 3090 上运行 @poolsideai 的 Laguna-XS.2 (33B-A3B MoE)，实现了 111 tok/s 的解码速度，预填充速度比 llama.cpp 快 5.4 倍，并在高达 131K 上下文中通过 NIAH 测试。

X AI KOLs Following

Unsloth AI 发布了量化版 Qwen3.6 模型，在消费级 GPU 上运行速度快了 2.5 倍。其中 27B 模型可适配 24GB 显存，35B-A3B 模型实现了高吞吐量。