
Solar Pro 2 (Reasoning)
Solar Pro 2 の推論強化バージョンで、複雑な多段階論理的思考タスク向けに特別に最適化されています。専用の推論モードを備え、構造化された思考と多段階のタスク実行が可能で、エージェントのワークフローをサポートします。数学的推論、コード生成、複雑な問題解決において優れた性能を発揮し、深い思考と段階的な推論が必要な高難度なアプリケーションシナリオに適しています。
インテリジェンス(中程度)
速度(遅い)
入力サポートモダリティ
はい
推論モデルかどうか
65,536
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
¥3.6 /M tokens
混合価格
クイック簡易比較
Solar Pro 2
Solar Pro 2 (Reasoning)
Solar Pro 2 (Preview)
基本パラメータ
Solar Pro 2 (Reasoning)技術パラメータ
パラメータ数
未発表
コンテキスト長
65.54k 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
Proprietary
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
2025-07-09
応答速度
0 tokens/s
ベンチマークスコア
以下はSolar Pro 2 (Reasoning)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
58.21
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
45.9
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
82.83
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
80.5
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
68.7
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
7
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
61.6
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
30.2
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
96.8
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
96.7
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
69
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
おすすめAIモデル
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