Solar Pro 4
종합 레이팅1004 · 100위레이팅 벤치 7개
컨텍스트 창524K최대 출력 131K
가격 (입력 / 출력, 1M 토큰)$0.150 / $0.600혼합 $0.262
파라미터—
라이선스commercial API
벤치 점수29개코딩·에이전트·추론·지식
AI AI 해설
2026년 10월 12일 생성긴 컨텍스트와 저렴한 API 가격, 추론·지식이 상대적으로 돋보이는 모델
모델과 사양
Solar Pro 4는 Upstage의 상용 API 모델이다. 컨텍스트 524K, 최대 출력 131K를 지원하며 1M 토큰당 입력/출력 가격은 $0.090/$0.360이다.
레이팅 요약
종합 레이팅은 1010(84위)이며 레이팅 벤치는 7개다. 분야별로 추론·지식 1090(38위), 코딩 958(82위), 에이전트 946이다. 레이팅은 같은 벤치 비교로 만든 상대 지표다.
벤치마크 근거
model-insight 산출 점수는 종합 50.8(84/178), 추론 62.3(38/148), 코딩 43.0(82/122)이다. 공급사 발표 기준 AIME 2026은 95.3%(미검증), LiveCodeBench는 87.8%(미검증)이며 각각 5/18, 4/11이다.
선정 시 유의점
GPQA Diamond, MMLU-Pro, SWE-bench Verified, Terminal-Bench 2.1 등 공급사 및 research/upstage.ai 점수는 미검증이다. 멀티모달과 과학·보안은 자료 없음이므로 해당 업무 적합성은 이 자료만으로 판단하기 어렵다.
수집된 벤치·가격·출시 숫자만 입력으로 받아 LLM이 작성했고, 입력에 없는 숫자가 나오면 폐기합니다. 사용 결정은 원문 출처와 직접 평가로 확인하세요.
분야별 레이팅
비슷한 모델과 비교 →| 분야 | 레이팅 | 분야 순위 | 벤치 수 |
|---|---|---|---|
| 코딩 | 92 | 3 | |
| 에이전트 | — | 1 | |
| 추론·지식 | 51 | 3 | |
| 멀티모달 | — | — | — |
| 과학·보안 | — | — | — |
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분야 레이팅은 그 분야 벤치에서의 비교만으로 계산합니다. 회색 선은 종합 1위 모델입니다.
벤치마크 점수
29개 · 프로필별 순위코딩
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| MI 코딩 지수 | model-insight 산출 | 44.6 | 92 / 147 | 38 | 확인됨 ↗ |
| SWE-bench Verified | 공급사 발표 | 70.6% | 41 / 53 | 23 | 자기보고 ↗ |
| Terminal-Bench 2.1 | 공급사 발표 | 57% | 28 / 35 | 21 | 자기보고 ↗ |
| LiveCodeBench | 공급사 발표 | 87.8% | 4 / 16 | 80 | 자기보고 ↗ |
| LiveCodeBench | research/upstage.ai | 87.8 | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
| SWE-Bench Verified (OpenHands) | research/upstage.ai | 70.6 | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
| Terminal-Bench v2.1 | research/upstage.ai | 57.0 | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
에이전트
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| BrowseComp | 공급사 발표 | 49.2% | 35 / 40 | 13 | 자기보고 ↗ |
| BrowseComp | research/upstage.ai | 49.2 | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
| GDPval-AA v2 | research/upstage.ai | 38.8 | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
| APEX-Agents | research/upstage.ai | 18.7 | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
| Ko-GDPval | research/upstage.ai | 87.3 | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
| MCP-Atlas | research/upstage.ai | 61.4 | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
추론·지식
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| MI 종합 지수 | model-insight 산출 | 50.1 | 100 / 204 | 51 | 확인됨 ↗ |
| MI 추론 지수 | model-insight 산출 | 61.4 | 51 / 178 | 72 | 확인됨 ↗ |
| GPQA Diamond | 공급사 발표 | 89% | 28 / 90 | 70 | 자기보고 ↗ |
| MMLU-Pro | 공급사 발표 | 86.3% | 8 / 53 | 87 | 자기보고 ↗ |
| AIME 2026 | 공급사 발표 | 95.3% | 6 / 20 | 79 | 자기보고 ↗ |
| GPQA Diamond | research/upstage.ai | 89.0 | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
| MMLU-Pro | research/upstage.ai | 86.3 | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
| AIME 2026 | research/upstage.ai | 95.3 | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
| AA-LCR | research/upstage.ai | 71.0 | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
| Arena-Hard v2 (Japanese) | research/upstage.ai | 81.9 | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
| IFEval (Japanese) | research/upstage.ai | 81.6 | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
| KBL (law) | research/upstage.ai | 77.5 | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
| KMMLU-Pro | research/upstage.ai | 79.2 | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
| KorMedMCQA (medicine) | research/upstage.ai | 93.2 | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
| MMLU (Japanese) | research/upstage.ai | 89.5 | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
| τ³-Banking | research/upstage.ai | 23.0 | 1 / 1 | 50 | 인용 ↗ |
순위는 같은 프로필(같은 문항·하네스·출처)에서 측정된 모델 중 위치입니다. * 는 자기보고·인용 등 검증되지 않은 값입니다.
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