AD
Track all your projects in one dashboard. Get 📊stats, 🔥heatmaps and 👀recordings in one self-hosted dashboard.
uxwizz.com
#349

Laguna S 2.1

Poolside Rilis: 2026-07-21 Diuji pada: 2026-10-01 03:59 poolside/laguna-s-2.1::medium
118B total (8B aktif)MoEBobot tersedia
(high) (medium) (low) (none)

Ringkasan

Laguna S 2.1 mendapat skor 5.0 di AI BENCHY dan berada di peringkat #349. Model ini memiliki reliabilitas 10.0, tingkat keberhasilan 24.6%, total biaya $0.092, dan waktu respons rata-rata 63.06s.

Yang membuat Laguna S 2.1 unik: Model ini paling menonjol di Pemrograman, dengan peringkat #4, sementara Kepatuhan instruksi adalah area terlemahnya di #12. Model ini memakai token reasoning yang sangat tinggi, yang bisa menjelaskan run yang lebih lambat atau lebih mahal.

Fakta model

Ditelaah pada 2026-08-12

Dilaporkan
Parameter
118B total (8B aktif)
Arsitektur
MoE
Ketersediaan
Bobot tersedia
Lisensi
OpenMDW

Skor

5.0

Konsistensi

8.5

Keandalan

10.0

Total biaya (harga saat ini)

$0.092 ↑ +15.6%

Diuji pada: $0.080

Total token output

294,040

Total token input

230,291

Harga input

$0.090 / 1M

Harga output

$0.180 / 1M

Harga baca cache

$0.009 / 1M

Harga tulis cache

T/A

Harga cache berlaku untuk token input. Pembacaan memakai kembali prompt tersimpan; penulisan menyimpannya dan dapat menambah biaya. Token output menggunakan harga output.

Tes benar

Tes Salah: 19

Tingkat lulus per percobaan: 24.6%

Tes tidak stabil

4

Tes tidak stabil memiliki hasil campuran antar run (setidaknya satu lulus dan satu gagal).

Waktu respons (rata-rata)

63.06s

Waktu respons (maks): 560.31s

Waktu respons (total): 1450.31s

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#349 Laguna S 2.1

medium
Biaya
$0.001
Waktu
4.0s
Token
867 tok

Riwayat run

Diuji pada Skor Keandalan Tes benar Total Biaya Bandingkan
2026-10-01 03:59 Uji ulang 5.0 10.0 $0.092 ↑ Run saat ini
2026-07-22 12:18 Run awal 5.4 9.8 $0.059 Bandingkan

Run ini menggunakan suite benchmark yang berbeda. Perhatikan perubahan suite saat membaca pergerakan historis.

Perbandingan run

RunCakupan benchmarkSkorKonsistensiKeandalanTes benarTes tidak stabilTotal token outputTotal token inputTotal BiayaWaktu respons (rata-rata)
2026-10-01 03:59 · Run saat ini69/69 percobaan5.08.510.04/234294,040230,291$0.09263.06s
2026-07-22 12:18 · Run awal66/66 percobaan5.48.49.84/224339,59586,641$0.05958.43s
Selisih—-0.4+0.1+0.200-45555+143650+$0.034+4626ms

Cakupan benchmark berbeda: 69/69 percobaan (Target: 3 pengulangan per tes) dibanding 66/66 percobaan (Target: 3 pengulangan per tes). Total dan metrik yang dipengaruhi pengulangan tidak dapat dibandingkan secara langsung.

Kedua run ini menggunakan suite benchmark yang berbeda, jadi selisihnya mencerminkan perubahan model sekaligus perubahan suite.

Riwayat harga

Data harga historis untuk model ini dari OpenRouter.

Tanggal Harga input Harga output Harga baca cache Harga tulis cache
2026-07-22 12:53 $0.100 / 1M $0.200 / 1M T/A T/A
2026-08-14 12:51 $0.090 / 1M $0.180 / 1M T/A T/A
2026-10-01 18:33 $0.090 / 1M $0.180 / 1M $0.009 / 1M T/A

Grafik

Pilih model pertama, lalu klik model kedua untuk membuka halaman berdampingan.

Total token output

Skor vs Total token output

Perbandingan Cepat

Rincian Kategori

Kategori Skor Konsistensi Tes benar
Tugas agen 3.4 2.2
Trik anti-AI 3.4 5.8
Pemrograman 5.3 7.2
Gabungan 3.2 9.1
Parsing dan ekstraksi data 10.0 10.0
Spesifik domain 3.0 10.0
Kecerdasan umum 4.6 9.8
Kepatuhan instruksi 4.2 9.9
Pemecahan teka-teki 3.1 10.0
Pemanggilan alat 10.0 10.0
Pengetahuan umum 3.0 10.0

Model yang Dibandingkan