Advertise here
#415

Laguna M.1

Poolside Релиз: 2026-04-28 Проверено: 2026-05-08 15:31 poolside/laguna-m.1::none
225B всего (23B активных)MoEОткрытый исходный код
(medium) (default)

Сводка

Laguna M.1 набирает 3.6 в AI BENCHY и занимает #415. У модели надежность 9.8, доля успешных попыток 26.1%, общая стоимость $0.009 и среднее время ответа 2.89s.

Что делает Laguna M.1 особенной: Сильнее всего модель выделяется в Парсинг и извлечение данных, где занимает #1; самая слабая область — Агентные задачи с #9.

Архивная модель: эта модель больше не обновляется и не тестируется на новых тестах.

Сведения о модели

Дата исследования: 2026-08-12

Заявлено
Параметры
225B всего (23B активных)
Архитектура
MoE
Доступность
Открытый исходный код
Лицензия
Apache-2.0
Источник данных о параметрах Источник данных о доступности

Оценка

3.6

Стабильность

7.3

Надежность

9.8

Общая стоимость (текущая цена)

$0.009 ↕ New

Протестировано по цене: $0.000

Общее число выходных токенов

2,054

Общее число входных токенов

38,147

Цена входа

$0.200 / 1M

Цена выхода

$0.400 / 1M

Цена чтения из кэша

Н/Д

Цена записи в кэш

Н/Д

Цены кэша относятся к входным токенам. Чтение повторно использует сохранённые запросы; запись сохраняет их и может стоить дороже. Выходные токены оплачиваются по цене вывода.

Тестов верно

Ошибочных тестов: 15

Доля успешных попыток: 26.1%

Нестабильные тесты

3

Нестабильные тесты имели смешанные результаты между прогонами (как минимум один успех и один провал).

Время ответа (среднее)

2.89s

Время ответа (макс.): 15.42s

Время ответа (суммарно): 43.28s

Неверный ответ: 10 Ошибка API: 4 Недопустимый вызов инструмента: 1

История цен

Исторические данные о ценах для этой модели из OpenRouter.

Дата Цена входа Цена выхода Цена чтения из кэша Цена записи в кэш
2026-06-04 15:40 $0.000 / 1M $0.000 / 1M Н/Д Н/Д
2026-06-29 01:00 $0.200 / 1M $0.400 / 1M Н/Д Н/Д

Графики

Выберите первую модель, затем нажмите вторую, чтобы открыть страницу сравнения бок о бок.

Общее число выходных токенов

Оценка vs Общее число выходных токенов

Разбивка по категориям

Категория Оценка Стабильность Тестов верно
Агентные задачи 0.0 0.0
Анти-ИИ уловки 3.4 7.9
Программирование 2.5 1.3
Комбинированный 1.5 5.0
Парсинг и извлечение данных 10.0 10.0
Предметно-ориентированное 3.6 7.2
Общий интеллект 3.0 10.0
Следование инструкциям 6.3 10.0
Решение головоломок 3.0 10.0
Вызов инструментов 10.0 10.0
Эрудиция 3.0 10.0

Сравниваемые модели