Laguna-S-2.1 本地实测：速度领先，但事实幻觉严重

Reddit 用户 klinec 在 r/LocalLLaMA 发布了一份针对 Poolside 新近发布模型 Laguna-S-2.1 的实测报告，在单卡 RTX Pro 6000 Blackwell（96GB）上与其日常使用的 122B 级 Qwen 模型对比。结果呈两面性：Laguna 在工具调用与生成速度上创下该用户本地测试的新纪录，但在事实幻觉一项存在硬性捏造。

测试环境与方法

硬件为单张 RTX Pro 6000 Blackwell（96GB），推理框架 vLLM 0.25.1，使用官方 NVFP4 量化，上下文长度 262144（KV 缓存使用 fp8、0.90 利用率），权重约占 67GB，余量充足。评测集共 160 个任务，每任务重复 3 次，全部使用确定性脚本评分，无 LLM 裁判。覆盖类别包括：工具调用参数选择、多步工具链、严格 JSON Schema 输出、捏造陷阱（工具被模拟返回空时模型是否承认而非编造）、体育知识与赔率算术、指令遵循、输出稳定性、拒答，以及基于真实代理事件的「压力下事实性」探测。所有捏造标记均人工复核，约一半的原始标记为评分器误报。作者亦指出，框架最初围绕 Qwen 模型构建，对其他模型分数应视为下限。

Laguna 的优势

• 工具调用参数选择 pass 率 0.89，为作者测过的 5 款模型中最高（Qwen 122B 为 0.86）
• 工具链深度达 6 层，为本地部署最深层数（Qwen 为 4 层）
• 单流速度在 256k 上下文下达 109 tok/s，是该显卡上 100B+ 模型中最快（Qwen 122B 为 103，Nemotron 3 Super 为 94.5）
• 所有探测中未出现 JSON、流式或协议错误
• 工具校验失败时首次重试即可恢复

事实性是核心短板

体育知识与赔率算术项 Laguna 得 0.80，Qwen 122B 满分；「压力下事实性」一项 Laguna 0.80，Qwen 122B 0.97。作者人工确认了 3 次硬性捏造：

• 为一个无任何数据的市场凭空编造 P&L 数字
• 两次起草状态更新时提及并不存在的马匹，其中一次直接引用「Genuine Risk」（1980 年肯塔基德比真实马匹名称，疑照搬预训练语料），并将其头寸规模夸大约 1000 倍

相比之下，Qwen 122B 在约 240 次压力测试中零次捏造，统一回复「我没有该信息」。作者据此将其视为自主代理场景中的 disqualifier。

部署注意事项

• 输出预算：模型思维链较长（官方允许 32k），max_tokens 设为 2048 时会把全部预算用于思考后返回空内容，建议至少设置 8k+。作者初次因此在 Schema 任务上仅得 0.40，调至 8k 后实际分数为 0.79
• dflash 推测解码：代码场景可将速度从 109 提至 271 tok/s，散文收益很小（约 117 tok/s）；在 4 并发流以下因草案被拒会拖慢聚合吞吐（268 降至 198）。单用户编码可启用，并发服务建议关闭；且在 temp 0 下与关闭状态并非比特稳定，输出需确定性的场景建议关闭
• 无视觉能力：因此无法作为日常主力模型

作者结论

作者认为 Poolside 确实「言出必行」，Laguna 是一款面向代理编码场景的专用模型，工具机制与速度均优于本地测过的其他型号；但其 RL 所训练的「代理性」似乎等同于「坚持性」，缺乏事实性约束时会在数据耗尽处出现自信编造。在带有人工复核的编码场景下表现可期；在自主代理场景下，Qwen 122B 仍为作者本地显卡首选——略慢、工具调用不如 Laguna 抢眼，但在约 240 次诱导测试中从未捏造，这才是更重要的属性。