풀사이드, 코딩 특화 모델 Laguna XS.2 오픈소스 공개…터미널 에이전트 동시 출시

Laguna XS.2는 단일 GPU 환경에서도 완전한 코딩 에이전트를 구동할 수 있도록 설계된 풀사이드(Poolside)의 오픈소스 파운데이션 모델이다.

전체 33B 파라미터 중 추론 시 활성화되는 파라미터는 3B에 불과하며, 아파치 2.0 라이선스로 허깅페이스에 공개되었다. 256K의 긴 컨텍스트 길이를 지원해 고가의 멀티 GPU 클러스터 없이도 로컬 환경에서 가볍고 빠르게 돌아간다.

풀사이드는 XS.2와 함께 대형 모델인 Laguna M.1도 정식 공개했다. 총 225B 파라미터 중 23B가 활성화되는 MoE 구조로, 역시 256K 컨텍스트를 지원하며 장기적인 소프트웨어 엔지니어링 작업에 최적화되었다.

무엇을 할 수 있고 어떻게 실행하는가

풀사이드는 모델 공개에 맞춰 개발자가 즉시 활용할 수 있는 두 가지 프리뷰 제품을 함께 내놓았다.

첫 번째는 터미널 기반 코딩 에이전트인 pool이다. Ollama를 통해 로컬에서 Laguna XS.2를 바로 구동할 수 있으며 애플 MLX 프레임워크를 기본 지원해 명령어 하나로 터미널 안에서 자율 코딩 보조 도구를 실행할 수 있다.

두 번째는 클라우드 개발 샌드박스인 Shimmer다. 풀사이드 에이전트가 사전 설치된 가상 머신 환경이 즉시 프로비저닝되어, 웹 애플리케이션이나 API, CLI 도구를 브라우저에서 손쉽게 테스트할 수 있다.

로컬 설정이 번거롭다면 풀사이드 공식 API나 OpenRouter를 통해 두 모델을 한시적으로 무료 이용할 수 있다. 스타트업이나 연구 기관의 경우 신청을 통해 M.1 가중치를 제공받거나 사용량 한도를 늘리는 것도 가능하다.

아키텍처와 벤치마크 결과

Laguna XS.2는 풀사이드의 전용 모델 팩토리에서 5주간 사전 학습을 거친 뒤 사후 학습까지 완벽히 마친 상태로 출시되었다. 기술적으로는 Muon 옵티마이저, 합성 데이터 자동 믹싱, 비동기 온폴리시(async on-policy) 에이전트 강화학습이 적용되었다.

성능 평가는 Harbor 프레임워크 기반으로 SWE-bench Verified, SWE-bench Multilingual, SWE-Bench Pro, Terminal-Bench 2.0에서 진행되었다.

활성 파라미터가 3B에 불과한 XS.2는 벤치마크에서 Qwen3.5 및 Qwen3.6 35B 모델, Devstral Small 2, Gemma 4, Claude Haiku 4.5, GPT-5.4 Nano 등 더 큰 체급이나 상용 모델과 견줄 만한 성과를 기록했다.

왜 중요한가

소스 코드를 외부 클라우드 API로 전송하기 부담스러운 개발자나 소규모 팀에게 Laguna XS.2는 단일 GPU나 개인용 맥에서 돌릴 수 있는 가장 현실적인 로컬 에이전트 대안이다. Ollama와 결합해 즉시 터미널 페어 프로그래밍에 투입할 수 있다.

그동안 상용 폐쇄형 API 중심으로 형성되던 에이전트 코딩 생태계에서, 풀사이드가 아파치 2.0으로 완전 오픈 가중치를 공개하고 무료 추론까지 지원한 점은 로컬 AI 개발의 진입 장벽을 크게 낮춘 사례로 평가할 수 있다.