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#415

Laguna M.1

Poolside Veröffentlichung: 2026-04-28 Getestet am: 2026-05-08 15:31 poolside/laguna-m.1::none
225B insgesamt (23B aktiv)MoEOpen Source
(medium) (default)

Zusammenfassung

Laguna M.1 erreicht 3.6 bei AI BENCHY und liegt auf #415. Das Modell hat 9.8 Zuverlässigkeit, 26.1% Erfolgsrate, $0.009 Gesamtkosten und 2.89s durchschnittliche Antwortzeit.

Was Laguna M.1 besonders macht: Am stärksten ist es in Datenanalyse und -extraktion, wo es #1 erreicht; am schwächsten ist Agentenaufgaben mit #9.

Archiviertes Modell: Dieses Modell wird nicht mehr aktualisiert und nicht mehr in neuen Tests getestet.

Modelldaten

Recherchiert am 2026-08-12

Angegeben
Parameter
225B insgesamt (23B aktiv)
Architektur
MoE
Verfügbarkeit
Open Source
Lizenz
Apache-2.0

Punktzahl

3.6

Konsistenz

7.3

Gesamtkosten (aktueller Preis)

$0.009 ↕ New

Getestet zu: $0.000

Gesamte Ausgabe-Token

2,054

Gesamte Eingabe-Token

38,147

Eingabepreis

$0.200 / 1M

Ausgabepreis

$0.400 / 1M

Preis für Cache-Lesen

k. A.

Preis für Cache-Schreiben

k. A.

Cache-Preise gelten für Eingabetokens. Lesen nutzt gespeicherte Prompts erneut; Schreiben speichert sie und kann mehr kosten. Für Ausgabetokens gilt der Ausgabepreis.

Korrekte Tests

Falsche Tests: 15

Erfolgsquote pro Versuch: 26.1%

Instabile Tests

3

Instabile Tests hatten gemischte Ergebnisse über Läufe hinweg (mindestens ein Erfolg und ein Fehlschlag).

Antwortzeit (Durchschnitt)

2.89s

Antwortzeit (Maximum): 15.42s

Antwortzeit (Gesamt): 43.28s

Preisverlauf

Historische Preisdaten für dieses Modell von OpenRouter.

Datum Eingabepreis Ausgabepreis Preis für Cache-Lesen Preis für Cache-Schreiben
2026-06-04 15:40 $0.000 / 1M $0.000 / 1M k. A. k. A.
2026-06-29 01:00 $0.200 / 1M $0.400 / 1M k. A. k. A.

Diagramme

Wähle zuerst das erste Modell und klicke dann ein zweites Modell, um eine Seite im direkten Vergleich zu öffnen.

Gesamte Ausgabe-Token

Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token

Kategorieaufschlüsselung

Kategorie Punktzahl Konsistenz Korrekte Tests
Agentenaufgaben 0.0 0.0
Anti-KI-Tricks 3.4 7.9
Programmierung 2.5 1.3
Kombiniert 1.5 5.0
Datenanalyse und -extraktion 10.0 10.0
Domänenspezifisch 3.6 7.2
Allgemeine Intelligenz 3.0 10.0
Befolgung von Anweisungen 6.3 10.0
Rätsellösen 3.0 10.0
Werkzeugaufrufe 10.0 10.0
Allgemeinwissen 3.0 10.0

Verglichene Modelle