AI AI 해설
2026년 10월 9일 생성코딩·에이전트 중심의 오픈 웨이트 모델, 종합 레이팅 1038
종합 평가
Laguna-S-2.1은 오픈 웨이트 모델로 종합 레이팅 1038(73위), 가중 비교 5.9다. 레이팅은 같은 벤치 비교로 만든 상대 지표다.
코딩과 에이전트
코딩 레이팅은 974(65위), 에이전트 레이팅은 988이다. SWE-bench Pro는 Public 731 프로필에서 59.4%(25/63)이며, SWE-bench Multilingual은 LLM Stats 집계에서 78.5%(미검증), 9/35다.
벤치 해석
Terminal-Bench 2.1은 HF 리더보드에서 70.2%(19/28), DeepSWE는 40.4%(19/21)다. LLM Stats 집계 점수는 미검증이며, 출처·하네스가 다른 프로필의 순위는 직접 비교하지 않는 편이 적절하다.
도입 전 확인
컨텍스트, 최대 출력, 가격은 자료 없음이다. 추론·지식, 멀티모달, 과학·보안도 자료 없음이다. 라이선스는 openmdw-1.1이므로 실제 배포 조건을 확인해야 한다.
수집된 벤치·가격·출시 숫자만 입력으로 받아 LLM이 작성했고, 입력에 없는 숫자가 나오면 폐기합니다. 사용 결정은 원문 출처와 직접 평가로 확인하세요.
분야별 레이팅
비슷한 모델과 비교 →| 분야 | 레이팅 | 분야 순위 | 벤치 수 |
|---|---|---|---|
| 코딩 | 95 | 8 | |
| 에이전트 | — | 1 | |
| 추론·지식 | — | — | — |
| 멀티모달 | — | — | — |
| 과학·보안 | — | — | — |
분야 레이팅은 그 분야 벤치에서의 비교만으로 계산합니다. 회색 선은 종합 1위 모델입니다.
벤치마크 점수
9개 · 프로필별 순위코딩
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Pro | Public 731 | 59.4% | 25 / 63 | 62 | 확인됨 ↗ |
| SWE-bench Pro | LLM Stats 집계 | 59.4% | 22 / 55 | 61 | 자기보고 ↗ |
| Terminal-Bench 2.1 | LLM Stats 집계 | 70.2% | 29 / 43 | 33 | 자기보고 ↗ |
| DeepSWE 1.1 | LLM Stats 집계 | 40.4% | 35 / 39 | 11 | 자기보고 ↗ |
| SWE-bench Multilingual | LLM Stats 집계 | 78.5% | 9 / 35 | 76 | 자기보고 ↗ |
| Terminal-Bench 2.1 | HF 리더보드 | 70.2% | 19 / 28 | 33 | 확인됨 ↗ |
| DeepSWE | HF 리더보드 | 40.4% | 19 / 21 | 10 | 확인됨 ↗ |
| SWE Atlas - Codebase QnA | LLM Stats 집계 | 46.2% | 4 / 5 | 25 | 자기보고 ↗ |
에이전트
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| Toolathlon | LLM Stats 집계 | 49.7% | 23 / 38 | 41 | 자기보고 ↗ |
순위는 같은 프로필(같은 문항·하네스·출처)에서 측정된 모델 중 위치입니다. * 는 자기보고·인용 등 검증되지 않은 값입니다.
Hugging Face 다운로드 추이
30일 변화 +188.9K (+924.8%)Hugging Face가 제공하는 최근 30일 다운로드 집계를 매일 기록한 값입니다(누적 다운로드가 아님).
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