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#428

Laguna Xs.2

Poolside Veröffentlichung: 2026-04-28 Getestet am: 2026-05-08 15:31 poolside/laguna-xs.2::none
33B insgesamt (3B aktiv)MoEOpen Source
(medium) (default)

Zusammenfassung

Laguna Xs.2 erreicht 3.1 bei AI BENCHY und liegt auf #428. Das Modell hat 10.0 Zuverlässigkeit, 21.7% Erfolgsrate, $0.004 Gesamtkosten und 806ms durchschnittliche Antwortzeit.

Was Laguna Xs.2 besonders macht: Am stärksten ist es in Datenanalyse und -extraktion, wo es #1 erreicht; am schwächsten ist Programmierung mit #10.

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

Modelldaten

Recherchiert am 2026-08-12

Angegeben
Parameter
33B insgesamt (3B aktiv)
Architektur
MoE
Verfügbarkeit
Open Source
Lizenz
Apache-2.0
Parameterquelle Quelle zur Verfügbarkeit

Punktzahl

3.1

Konsistenz

8.3

Zuverlässigkeit

10.0

Gesamtkosten (aktueller Preis)

$0.004 ↕ New

Getestet zu: $0.000

Gesamte Ausgabe-Token

2,826

Gesamte Eingabe-Token

33,675

Eingabepreis

$0.100 / 1M

Ausgabepreis

$0.200 / 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: 14

Erfolgsquote pro Versuch: 21.7%

Instabile Tests

0

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

Antwortzeit (Durchschnitt)

806ms

Antwortzeit (Maximum): 2.01s

Antwortzeit (Gesamt): 12.09s

Falsche Antwort: 8 API-Fehler: 4 Anweisungen nicht befolgt: 1 Ungültiger Werkzeugaufruf: 1

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 $0.100 / 1M $0.200 / 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 3.0 10.0
Programmierung 0.8 3.3
Kombiniert 1.5 5.0
Datenanalyse und -extraktion 10.0 10.0
Domänenspezifisch 5.3 10.0
Allgemeine Intelligenz 3.0 10.0
Befolgung von Anweisungen 6.5 10.0
Rätsellösen 5.3 10.0
Werkzeugaufrufe 3.0 10.0
Allgemeinwissen 3.0 10.0

Verglichene Modelle