S

Solar Mini

Upstage 社 Solar シリーズのコンパクトバージョンで、効率と性能のバランスを重視して設計されています。パラメータ規模は小さいですが、信頼性の高い AI 能力を提供するために精巧に最適化されています。特に韓国語処理に優れており、多言語タスクもサポートします。中小規模のアプリケーションやリソースに一定の制限があるシナリオに適しており、韓国語ユーザーに効率的な AI ソリューションを提供します。
インテリジェンス(比較的弱い)
速度(比較的遅い)
入力サポートモダリティ
はい
推論モデルかどうか
4,096
コンテキストウィンドウ
-
最大出力トークン
-
知識カットオフ

価格設定

- /M tokens
入力
- /M tokens
出力
¥1.08 /M tokens
混合価格

クイック簡易比較

入力

出力

Solar Pro 2
Solar Pro 2 (Reasoning)
Solar Pro 2 (Preview)

基本パラメータ

Solar Mini技術パラメータ
パラメータ数
未発表
コンテキスト長
4,096 tokens
トレーニングデータカットオフ
オープンソースカテゴリ
Open Weights (Permissive License)
マルチモーダルサポート
テキストのみ
スループット
リリース日
2024-01-25
応答速度
95.10,944 tokens/s

ベンチマークスコア

以下はSolar Miniの様々な標準ベンチマークテストでのパフォーマンスです。これらのテストは、異なるタスクやドメインにおけるモデルの能力を評価します。
インテリジェンス指数
33.37
大規模言語モデルインテリジェンスレベル
コーディング指数
-
コーディングタスクにおけるAIモデルのパフォーマンス指標
数学指数
-
数学的問題の解決、数学的推論、または数学関連タスクの実行における能力指標
MMLU Pro
-
大規模マルチタスクマルチモーダル理解 - テキスト、画像、音声、ビデオの理解をテスト
GPQA
-
大学院物理学問題評価 - ダイヤモンド科学レベルの問題で高度な物理学知識をテスト
HLE
-
Hugging Face Open LLMリーダーボードにおけるモデルの包括的な平均スコア
LiveCodeBench
-
実世界のコード作成とプログラミングコンテスト問題解決における大規模言語モデルの能力を評価する特定の評価
SciCode
-
科学計算または特定の科学分野のコード生成におけるモデルの能力
HumanEval
59
特定のHumanEvalベンチマークテストセットでAIモデルが達成したスコア
Math 500スコア
33.1
最初の500の大規模でよく知られた数学ベンチマークテストのスコア
AIMEスコア
-
高難度の数学競技問題(特にAIMEレベル)を解決するAIモデルの能力を測定する指標
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