Poolside

Разработчик Poolside: состав, места в рейтингах, цены и выпуски моделей.

Главное

  • Семейств34 модели в каталогах
  • Лучшая модельне установленаместо в общем зачёте не измерено
  • Самая популярнаяLaguna S 2.10,50 % токенов за 30 дней
  • Доля всех токенов0,50 %наблюдённых токенов через API-агрегаторы за 30 дней
  • СтранаСШАpoolside.ai
  • Открытые моделиНетлицензии на веса в каталогах не указаны

Семейства

  • СемействоLaguna Xs2 моделив открытых замерах не участвует
  • СемействоLaguna M1 модельв открытых замерах не участвует
  • СемействоLaguna S1 модельв открытых замерах не участвует

Где доступна модель

КаналКак доступнаОхватОплата из РФПровереноСсылка
API-агрегаторы и чаты
AIML APIAPIмоделей: 2—2 ноября 2026Открыть
Hugging Face Inference ProvidersAPI, чатмоделей: 1нет2 ноября 2026Открыть
Vercel AI GatewayAPIмоделей: 1нет2 ноября 2026Открыть

Дата в таблице — день, когда доступность у сервиса подтверждена в последний раз: по списку моделей самого сервиса, а где списка нет — по дате ручной проверки. Доступность и цены у сервиса могут измениться раньше следующей проверки.

Другие разработчики

  • Разработчик · СШАAnthropic23 моделилучшая: Claude Opus 4.6, 10-е из 419 в общем зачётецена $5 / $25
  • Разработчик · КитайXiaomi8 моделейлучшая: MiMo-V2.6-Pro, 12-е из 419 в общем зачётецена $0,44 / $0,87
  • Разработчик · КитайAlibaba Qwen79 моделейлучшая: Qwen3.8 Max (0902), 16-е из 419 в общем зачётецена $2 / $6
  • Разработчик · СШАGoogle61 модельлучшая: Gemini 3.1 Pro Preview, 20-е из 419 в общем зачётецена $2 / $12

Вопросы и ответы

Зачем Poolside выпускает и Laguna, и программу pool?

Laguna — модели для программирования, а pool — агентная программа, в которой они работают с файлами и запускают инструменты. Poolside обучает Laguna с подкреплением в этой среде и отдельно указывает её в условиях своих тестов. Поэтому результат полного агента не стоит напрямую сравнивать с ответом той же модели в обычном чате.

Как считается и откуда данные · данные обновлены 2 ноября 2026

Оценки и интервалы приведены как в открытых замерах оценок людей, без пересчёта; доля использования — по публичным данным API-агрегаторов (топ-K моделей и строка «прочие»); характеристики и цены — из каталогов и провайдеров с датой наблюдения. Интервал у оценки не равен диапазону мест: соседние модели с пересекающимися интервалами статистически неразличимы.

Полная методика: источники, частота обновления, что означает число