로그인된 브라우저에서 Laguna M.1을 비교하려면 먼저 작동하는 M.1 추론 엔드포인트를 준비하세요. 그런 다음 Tabbit CLI에 연결된 로컬 Agent로 같은 읽기 전용 페이지를 M.1과 Laguna XS 기준 모델에 각각 실행합니다. M.1 가중치는 Apache 2.0으로 공개됐지만 Poolside Chat/API 호스팅 종료일은 지났고 현재 확인한 OpenRouter 공개 카탈로그에는 Poolside 경로가 없었습니다. 이 글은 비교 방법을 제시하며 실행 결과를 주장하지 않습니다.
핵심 요점
Laguna M.1은 다운로드할 수 있으며 전체 225B, 토큰당 활성 23B 파라미터이고 Apache 2.0입니다. 활성 파라미터는 필요 메모리를 뜻하지 않습니다.
Poolside Chat은 2026년 10월 31일 종료됐다고 안내합니다. 오래된 OpenRouter 페이지가 현재 호스팅 엔드포인트를 증명하지 않습니다.
Tabbit Browser는 사이트 로그인 상태를 유지하고 로컬 Agent는 Tabbit CLI로 페이지를 읽습니다. 모델 서버와 브라우저 연결은 별개입니다.
공정한 비교를 위해 페이지, 프롬프트, 프로필, 권한, 출력 형식을 고정하세요. 한 번의 작업에서 점수를 만들어내지 말고 출처와 동작 경계를 비교하세요.
비교 전 모델 경로 확인
Poolside는 2026년 4월 28일 M.1을 프리뷰로 소개했고 같은 글의 5월 26일 업데이트에서 가중치를 다운로드할 수 있다고 알렸습니다. 현재 공식 모델 카드는 전체 225B, 토큰당 활성 23B, 262,144-token 컨텍스트와 도구 호출 사이 추론을 지원하는 텍스트 모델이라고 설명합니다. 지원 런타임과 Apache 2.0도 표시합니다. Poolside 조직 페이지에는 base 및 post-trained BF16, FP8, NVFP4 파일도 있습니다. (Poolside 발표 · M.1 모델 카드 · Poolside 모델 조직)
오픈 가중치와 호스팅 API는 다릅니다. Poolside Chat은 10월 31일 종료됐으며 모델을 직접 호스팅하라고 안내합니다. OpenRouter에는 예전 무료 안내가 있는 M.1 페이지가 남아 있지만 11월 10일 공개 카탈로그를 확인했을 때 poolside/ ID가 없었습니다. 기억해 둔 이전 엔드포인트를 그대로 설정하지 마세요. 로컬 또는 사설 추론 서비스를 준비하고 Agent 연결 전에 정확한 모델 ID와 도구 호출 파서를 확인합니다. 여기서는 M.1 엔드포인트를 테스트하지 않았습니다. (Poolside Chat 공지 · OpenRouter M.1 페이지 · OpenRouter 현재 목록)
| 계층 | 현재 확인된 내용 | 테스트 전 결정 |
|---|---|---|
| 모델 가중치 | M.1 파일은 Poolside 공식 Hugging Face 조직에 있고 Apache 2.0입니다. | base 또는 post-trained 변형을 고르고 라이선스와 런타임 지침을 확인합니다. |
| 모델 serving | Poolside Chat/API 종료일이 지났고 OpenRouter 공개 카탈로그에 Poolside ID가 없었습니다. | 직접 접근 가능한 추론 엔드포인트를 준비합니다. 오래된 무료 경로에 의존하지 마세요. |
| 메모리와 런타임 | M.1은 전체 225B/활성 23B이며 BF16, FP8, NVFP4 변형을 나열합니다. | 전체 checkpoint, 런타임, 컨텍스트와 동시 세션에 맞춰 호스트를 준비합니다. 활성 파라미터는 로드 크기가 아닙니다. |
| 브라우저 | 별도의 Tabbit CLI fixture 테스트에서 로컬 세션 재사용을 확인했습니다. | CLI와 브라우저에 접근할 수 있는 환경에서 로컬 Agent를 실행하고 올바른 프로필을 선택합니다. |
기준 모델과 M.1 조건 맞추기
민감한 데이터가 없는 작은 고정 페이지를 고르세요. Laguna XS 2.1은 현재 XS 계열 기준으로 쓸 수 있지만 다른 버전과 라이선스를 가집니다. 공식 페이지는 XS 2.1을 OpenMDW-1.1, M.1을 Apache 2.0으로 표시합니다. 조건을 섞거나 런타임 template이 같다고 가정하지 마세요. (Poolside 모델 조직)
두 실행에 같은 로컬 Agent 클라이언트와 도구 권한을 사용합니다. 설정한 엔드포인트에서 정확한 모델 ID를 선택할 수 있는지 확인하세요. 로그인된 대시보드를 열기 전에 각 엔드포인트에 민감 정보가 없는 일반 요청과 비공개 데이터를 건드리지 않는 도구 호출을 보내봅니다. 출력 형식이 잘못됐거나 모델을 선택할 수 없다면 브라우저를 시험하기 전에 serving을 수정하세요.
브라우저 실행에서는 페이지와 기대값을 동일하게 유지합니다. XS 2.1 기준과 M.1 각각에 이름 있는 작업을 만드세요. 순차 실행은 비교하기 쉽고 로컬 추론 리소스 경쟁을 피합니다. 각각의 응답과 도구 영수증을 기록하세요. 모델을 바꾸면 응답 생성기가 바뀌지만 Tabbit Browser 프로필과 페이지 상태는 그대로입니다. 로컬 브라우저 연결 방식은 MCP와 CLI 비교를 참고하세요. 클라이언트 예시는 Codex 설정 안내를 보세요.
| 항목 | 양쪽에서 고정 | 실행마다 기록 |
|---|---|---|
| 입력 페이지 | 같은 읽기 전용 URL과 고정 행 ID. | 페이지 제목, 계정/프로필, 시각, 행 수. |
| 프롬프트 | 같은 기준값, 요청 필드, 쓰기 금지 규칙. | 프롬프트 버전과 모델 ID. |
| 도구 | 같은 Tabbit Skill, CLI 권한, 브라우저 동작. | 요청, 반환, 파싱, 거부된 호출. |
| 기대 답변 | 같은 상태/날짜와 출력 열. | 정답 필드, 누락 행, 출처 없는 주장, 링크. |
| 런타임 | 정확한 변형과 serving 설정. | 양자화, 컨텍스트, 응답 시간, 오류. |
두 모델로 같은 페이지 작업 실행
예시의 Release review — GEO-104은 합성 페이지 fixture이며 M.1이나 XS 2.1로 실행한 테스트가 아닙니다. 읽기 권한이 있는 페이지를 사용하고 테스트에서 편집 권한을 열지 마세요.
현재 선택한 모델만 사용합니다: [실행 A는 Laguna XS 기준 ID, 실행 B는 Laguna M.1 ID]. 이번 실행 중 모델을 바꾸지 마세요.
현재 Tabbit Browser 프로필에서 승인된 테스트 페이지를 엽니다: [페이지 URL]. 읽기 전용입니다. 보이는 행을 다음 고정 기준과 비교합니다: [행 ID 및 예상 상태/날짜]. 두 실행 모두 같은 열을 반환합니다: 행 ID, 관찰된 상태, 관찰된 수정일, 출처 URL, 일치/불일치/알 수 없음, 이유. 각 행에 정확한 페이지 링크를 첨부합니다. 숨겨진 데이터를 추론하지 않습니다. 저장, 해결, 게시, 삭제, 초대 또는 데이터를 바꾸는 버튼을 누르지 않습니다. 별도 작업 탭에 "Laguna comparison — [XS baseline 또는 M.1]"이라는 보고서를 만든 뒤 멈춥니다. 페이지와 이름은 설명용 fixture입니다.클라이언트의 실제 Skill 진입점으로 Tabbit을 호출하세요. 일부는 /tabbit, Pi는 /skill:tabbit, 다른 클라이언트는 /skills 메뉴 또는 디렉터리 검색을 사용합니다. Skill 검색, 로컬 CLI 실행기, 모델 엔드포인트, 사이트 로그인은 별도 점검입니다. 로컬 인계가 검증되지 않았다면 클라우드 runner가 로컬 브라우저에 접근한다고 보면 안 됩니다. 기존 브라우저에 Agent 연결하기와 Tabbit CLI 설정 안내를 확인하세요.
Tabbit Browser에서 사람이 확인하기
Tabbit Browser는 사용자가 고른 프로필에서 사이트를 열어 둡니다. Tabbit CLI로 로컬 Agent가 페이지를 읽고, 별도 작업 탭이 기준과 M.1 보고서를 구분합니다. 모델 endpoint는 실행마다 바뀔 수 있지만 브라우저 세션은 프로필에 연결됩니다. 사용자는 다른 탭에서 작업을 이어가다가 완료 후 링크를 열어 보고서를 검토할 수 있습니다.
프로젝트 기록에 로컬 fixture 테스트가 있습니다. 첫 번째 이름 있는 Tabbit CLI 작업은 로그인 전 HTTP 401을 받았습니다. 짧은 테스트 쿠키를 설정한 뒤 두 번째 작업은 같은 브라우저 환경에서 “Release notes review” 제목과 GEO-104를 읽고 HTTP 200을 받았습니다. 이것은 fixture에서 세션을 재사용했음을 확인할 뿐입니다. M.1, XS 2.1, 외부 Agent, 실제 대시보드는 테스트하지 않았습니다. 위 프롬프트는 제안 절차이지 측정 결과가 아닙니다. (Tabbit CLI 가이드 · 브라우저 프로필과 작업 탭 · Agentic Browser 역할)
두 실행이 실제로 읽은 내용 비교
출처를 직접 열어 화면에 보이는 값과 결과를 대조하세요. 행 ID, 상태, 날짜가 모두 맞아야 일치입니다. 누락 행과 오답 행은 따로 셉니다. 도구가 페이지를 열었다고 모델이 내용을 이해했다는 뜻은 아니며 작은 fixture 정답도 일반 benchmark가 아닙니다.
| 비교 필드 | XS 기준 | M.1 | 사람의 확인 |
|---|---|---|---|
| 예상/반환 행 수 | 고정 fixture에서 입력. | 같은 fixture. | 화면의 행을 다시 세고 누락/중복을 적습니다. |
| 상태/날짜 정확도 | 필드별로 정답, 오답, 미확인 표시. | 같은 기준. | 출처를 열어 값을 정확히 비교합니다. |
| 출처 링크 | URL이 인용된 행을 여는지 기록. | 같은 방식. | 대응 출처가 없는 주장을 제거합니다. |
| 도구 경계 | 시도 및 완료된 동작 기록. | 같은 방식. | 두 실행이 읽기 전용인지 확인합니다. |
| 실행 비용 | 측정했으면 시간과 자원을 기록. | 같은 방식. | 이 환경의 값으로만 둡니다. |
커뮤니티 글은 확인할 점을 알려줄 뿐 결론은 아닙니다. LocalLLaMA 사용자는 M.1이 “followed directions better”였고 Agent 흐름도 좋았다고 했지만 추론이 느리고 컨텍스트가 제한적이라고 했습니다. X의 Meliasih는 무료 모델 몇 개를 시도한 뒤 M.1이 코딩 Agent와 소프트웨어 엔지니어링에 가장 매력적이라고 평했습니다. 한 YouTube 제작자는 짧은 리뷰 제목을 “Promising Coding Agent, Mixed Benchmark”로 붙이고 로컬 benchmark와 자체 호스팅의 어려움을 설명했습니다. 이는 개인 코딩 경험이며 로그인된 브라우저 정확도 측정이 아닙니다. 언급된 호스팅 경로도 과거입니다. (Reddit 토론 · X 게시물 · YouTube 리뷰)
실행 결과가 다르면 먼저 endpoint 변형, 런타임 template, 세션, 컨텍스트 제한을 점검하세요. 도구 호출이 실패하면 Tabbit을 탓하기 전에 모델 parser와 클라이언트 지원을 봅니다. 브라우저 Agent 첫 작업 체크리스트는 페이지와 권한을, 출처 링크 브라우저 조사 가이드는 인용을 확인합니다.
자신의 환경에서 M.1 엔드포인트와 도구 호출을 검증한 뒤 비교하세요. 두 보고서를 분리 저장하고 모든 출처를 다시 여세요. 이후 대시보드 수정은 권한 있는 사람이 따로 결정해야 합니다.
자주 묻는 질문
Laguna M.1은 다른 도구 없이 로그인된 브라우저를 읽을 수 있나요?
아니요. M.1은 모델이지 브라우저 세션이 아닙니다. 로컬 Agent 클라이언트가 실행 중인 M.1 엔드포인트를 호출하고 Tabbit CLI를 사용해 사이트에 로그인된 Tabbit Browser 프로필에 접근해야 합니다.
Laguna M.1 가중치를 다운로드할 수 있나요?
네. Poolside 공식 모델 카드와 조직 페이지는 M.1 가중치를 Apache 2.0으로 제공합니다. 사용하거나 재배포하기 전에 구체적인 변형과 저장소 라이선스를 확인하세요.
Poolside가 호스팅하는 M.1 API를 아직 사용할 수 있나요?
Poolside Chat은 2026년 10월 31일에 종료됐다고 안내합니다. OpenRouter 모델 페이지는 남아 있지만 11월 10일 확인한 공개 카탈로그에는 Poolside 모델이 없었습니다. 클라이언트 설정 전에 현재 경로를 확인하세요.
M.1에 23B 파라미터만큼의 메모리만 필요한가요?
아니요. 모델 카드는 전체 225B, 활성 23B 파라미터라고 표시합니다. 토큰마다 활성화되는 파라미터가 checkpoint 전체가 23B 모델 크기로 들어간다는 뜻은 아닙니다. 양자화, 런타임, 메모리와 offload 방식을 확인하세요.
M.1과 XS를 공정하게 비교하려면 어떻게 해야 하나요?
같은 페이지, 프롬프트, 기준값, 브라우저 프로필, 권한과 출력 필드를 사용하세요. 각 모델을 별도 작업으로 실행한 뒤 인상이나 단일 호출이 아니라 링크와 화면에 보이는 값을 비교합니다.
예시가 대시보드를 수정하나요?
아니요. 읽기 전용이며 fixture라고 분명히 표시합니다. Agent는 보고서 후 멈추고, 사람이 브라우저에서 확인한 뒤에만 이후 편집을 승인해야 합니다.