Laguna S 2.1 vs. DeepSeek-V4-Pro-Max
Kostenloses 118-Mrd.-Modell Laguna S 2.1 schlägt DeepSeek-V4-Pro-Max in 5 von 6 Coding-Benchmarks. Wo Größe noch gewinnt und was zu Ihrem Stack passt.
Die wichtigste Zahl hier ist nicht Terminal-Bench 2.1 oder SWE-Bench Multilingual — es ist DeepSWE v1.1, wo Laguna S 2.1 40,4 % erreicht gegenüber 9,0 % bei DeepSeek-V4-Pro-Max. Das ist kein knappes Rennen zwischen zwei Coding-Modellen; ein Modell mit 118 Milliarden Parametern und 8 Milliarden aktiven Parametern pro Token schlägt eines mit 1,6 Billionen Parametern und 49 Milliarden aktiven Parametern um mehr als das Vierfache — ausgerechnet bei dem Benchmark, den Poolsides eigene Rangliste als Bereich mit "echtem Spielraum" bezeichnet. Das Muster wiederholt sich bei Terminal-Bench 2.1 (70,2 % vs. 64,0 %), SWE-Bench Multilingual (78,5 % vs. 76,2 %, Spitzenwert der gesamten veröffentlichten Tabelle) und SWE-Bench Pro (59,4 % vs. 55,4 %). Das bedeutet nicht, dass DeepSeek-V4-Pro-Max ein schwaches Modell ist — es ist ein deutlich größeres, allgemeineres System und gewinnt weiterhin bei Toolathlon Verified (55,9 % vs. 49,7 %), dem einzigen Benchmark hier, der Werkzeug-Orchestrierung stärker gewichtet als reine Coding-Tiefe. Es ist zudem das Modell mit dem reiferen Ökosystem: MIT-lizenzierte Gewichte, die seit April 2026 verfügbar sind und bereits in Claude Code, OpenClaw und OpenCode als Allzweck-Backend eingebunden sind. Laguna S 2.1 erschien am 21. Juli 2026 unter der brandneuen OpenMDW-1.1-Lizenz und ist ein Coding-Spezialist, kein Generalist — das behauptet Poolside auch gar nicht. Die eigentliche Entscheidung lautet nicht "welches Modell ist klüger", sondern ob Ihre Aufgabe langwieriges, agentisches Programmieren ist — die Art mehrstufiger, terminalgetriebener Aufgaben, für die Laguna gezielt trainiert und per Reinforcement Learning optimiert wurde — oder eher breiteres Schlussfolgern und Werkzeug-Orchestrierung, wo DeepSeeks Größe und Reife weiterhin zählen. Im ersten Fall ist ein kostenloses Modell, das auf einem einzelnen NVIDIA DGX Spark läuft und ein 13-fach größeres System schlägt, kein Kompromiss, sondern das bessere Werkzeug. Im zweiten Fall rechtfertigen DeepSeek-V4-Pro-Max' breitere Fähigkeiten und Ökosystem-Integration den höheren Preis pro Token.
Detaillierter Vergleich
Eine Gegenüberstellung der wichtigsten Faktoren für Ihre Entscheidung.
| Faktor | Poolside Laguna S 2.1Empfohlen | DeepSeek-V4-Pro-Max | Gewinner |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 (langwierige Coding-Aufgaben) | 70,2 % pass@1 mit aktiviertem Thinking-Modus | 64,0 % pass@1 | |
| SWE-Bench Multilingual | 78,5 % — Spitzenwert der gesamten veröffentlichten Rangliste, vor jedem größeren Modell | 76,2 % | |
| DeepSWE v1.1 (Langzeit-Reasoning per Reinforcement Learning) | 40,4 % — mehr als das Vierfache von DeepSeeks Wert | 9,0 %, der schwächste Wert, den DeepSeek in Poolsides Tabelle erreicht | |
| Toolathlon Verified (Werkzeug-Orchestrierung) | 49,7 % | 55,9 % — der einzige Benchmark, bei dem Größe gewinnt | |
| Parameter-Fußabdruck | 118 Mrd. Parameter gesamt, 8 Mrd. aktiv pro Token — passt auf einen einzelnen NVIDIA DGX Spark | 1,6 Billionen Parameter gesamt, 49 Mrd. aktiv — rund das 13-fache an Gesamtgewichten | |
| Kontextfenster (kostenpflichtige Stufe) | bis zu 1 Mio. Token in Thinking- und Non-Thinking-Modus | 1 Mio. Token Standard, maximal 384.000 Token Ausgabe | |
| Zugangskosten | heute kostenlos über Kilo Code; kostenpflichtige API bei rund 0,10 USD Input / 0,20 USD Output pro Million Token | 0,435 USD Input (Cache-Miss) / 0,87 USD Output pro Million Token, offizieller Preis | |
| Lizenz und Ökosystem-Reife | OpenMDW-1.1-Gewichte auf Hugging Face, veröffentlicht am 21. Juli 2026 — brandneu, nur für Coding | MIT-lizenzierte Gewichte, seit April 2026 verfügbar, bereits in Claude Code, OpenClaw und OpenCode eingebunden | |
| Gesamtpunktzahl | 5/ 8 | 2/ 8 | 1 unentschieden |
Wichtige Statistiken
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Wann Sie welche Option wählen sollten
Klare Orientierung basierend auf Ihrer spezifischen Situation und Ihren Bedürfnissen.
Wählen Sie Poolside Laguna S 2.1, wenn...
- Sie wollen das beste coding-spezifische Modell, das auf einer einzelnen Workstation-GPU läuft, nicht auf einem Cluster
- Ihre eigentliche Aufgabe sind langwierige, mehrstufige Terminal- oder Repository-Aufgaben, nicht nur einzelne Code-Vervollständigungen
- Budget spielt eine Rolle, und Sie können das Modell heute kostenlos über Kilo Code nutzen
- Sie benötigen offengelegte, extern überprüfbare Benchmark-Testverläufe statt reiner Herstelleraussagen
Wählen Sie DeepSeek-V4-Pro-Max, wenn...
- Sie benötigen ein Modell für allgemeines Schlussfolgern und Programmieren zugleich, keinen reinen Coding-Spezialisten
- Werkzeuglastige, mehrstufige Orchestrierungsaufgaben sind Ihnen wichtiger als reine Coding-Benchmarks
- Sie möchten ein Modell, das bereits seit Monaten produktiv in Claude Code, OpenClaw oder OpenCode eingebunden ist
- Sie können die Infrastruktur für ein Modell mit 1,6 Billionen Parametern betreiben oder mieten, oder benötigen nur die gehostete API
Unsere Empfehlung
Die wichtigste Zahl hier ist nicht Terminal-Bench 2.1 oder SWE-Bench Multilingual — es ist DeepSWE v1.1, wo Laguna S 2.1 40,4 % erreicht gegenüber 9,0 % bei DeepSeek-V4-Pro-Max. Das ist kein knappes Rennen zwischen zwei Coding-Modellen; ein Modell mit 118 Milliarden Parametern und 8 Milliarden aktiven Parametern pro Token schlägt eines mit 1,6 Billionen Parametern und 49 Milliarden aktiven Parametern um mehr als das Vierfache — ausgerechnet bei dem Benchmark, den Poolsides eigene Rangliste als Bereich mit "echtem Spielraum" bezeichnet. Das Muster wiederholt sich bei Terminal-Bench 2.1 (70,2 % vs. 64,0 %), SWE-Bench Multilingual (78,5 % vs. 76,2 %, Spitzenwert der gesamten veröffentlichten Tabelle) und SWE-Bench Pro (59,4 % vs. 55,4 %). Das bedeutet nicht, dass DeepSeek-V4-Pro-Max ein schwaches Modell ist — es ist ein deutlich größeres, allgemeineres System und gewinnt weiterhin bei Toolathlon Verified (55,9 % vs. 49,7 %), dem einzigen Benchmark hier, der Werkzeug-Orchestrierung stärker gewichtet als reine Coding-Tiefe. Es ist zudem das Modell mit dem reiferen Ökosystem: MIT-lizenzierte Gewichte, die seit April 2026 verfügbar sind und bereits in Claude Code, OpenClaw und OpenCode als Allzweck-Backend eingebunden sind. Laguna S 2.1 erschien am 21. Juli 2026 unter der brandneuen OpenMDW-1.1-Lizenz und ist ein Coding-Spezialist, kein Generalist — das behauptet Poolside auch gar nicht. Die eigentliche Entscheidung lautet nicht "welches Modell ist klüger", sondern ob Ihre Aufgabe langwieriges, agentisches Programmieren ist — die Art mehrstufiger, terminalgetriebener Aufgaben, für die Laguna gezielt trainiert und per Reinforcement Learning optimiert wurde — oder eher breiteres Schlussfolgern und Werkzeug-Orchestrierung, wo DeepSeeks Größe und Reife weiterhin zählen. Im ersten Fall ist ein kostenloses Modell, das auf einem einzelnen NVIDIA DGX Spark läuft und ein 13-fach größeres System schlägt, kein Kompromiss, sondern das bessere Werkzeug. Im zweiten Fall rechtfertigen DeepSeek-V4-Pro-Max' breitere Fähigkeiten und Ökosystem-Integration den höheren Preis pro Token.
Häufig gestellte Fragen
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