Posso eseguire Solar Mini 4 localmente?

No. Upstage non ha rilasciato i pesi, quindi è solo API e non può essere eseguito sul tuo hardware.

Quanto costa Solar Mini 4 e quanto è lunga la finestra di contesto?

L'input costa $0,05 per milione di token e l'output $0,20 per milione di token, con una finestra di contesto di 524.288 token.

In cosa differisce Solar Mini 4 da un modello denso standard di dimensioni simili?

Usa un'architettura mixture-of-experts con 35 miliardi di parametri totali ma solo 3 miliardi attivi per passaggio, il che significa costi computazionali inferiori e risposte più rapide rispetto a un modello denso da 35 miliardi.

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86.7%

questa settimana

Solar Mini 4

8890°

#llm #upstage #ragionamento #agenti #multilingue #contesto lungo

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Upstage | contesto da 524.288 token | $0.05/M input, $0.20/M output. Solar Mini 4 è il modello linguistico compatto e a costo efficiente di Upstage, un Mixture-of-Experts da 35B parametri con 3B parametri attivi e una finestra di contesto da 524K. È costruito per casi d’uso agentici dove velocità di risposta e costo sono importanti, con fluente coreano insieme a forte inglese e giapponese, e supporto per carichi di lavoro a contesto lungo. Quando si usa BYOK con enforcement ZDR, la chiave API Console deve appartenere a un’organizzazione Upstage abilitata a ZDR. Contattare Upstage per abilitare ZDR sulla propria organizzazione.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Solar Mini 4 è il modello compatto mixture-of-experts di Upstage: 35 miliardi di parametri totali ma solo 3 miliardi attivi in inferenza, il che lo mantiene veloce ed economico. La sua finestra di contesto da 524K token è insolitamente ampia per un modello a questo prezzo, e gestisce coreano, inglese e giapponese con uguale fluidità. È adatto a team che costruiscono pipeline agentiche dove costo per token e throughput contano più della pura capacità.

Conosciuto per

Finestra di contesto da 524.288 token a un prezzo di input sotto un centesimo
Architettura MoE: 35B totali, 3B attivi — veloce senza sacrificare profondità
Fluente in coreano oltre a inglese e giapponese forti
Esplicitamente costruito per flussi di lavoro agentici multi-step
Costo di output molto basso a $0,20 per milione di token

Attenzione a

I pesi non sono pubblici; si usa solo tramite API Upstage, nessuna esecuzione locale.
ZDR (zero data retention) richiede un account organizzazione appositamente abilitato — contatta Upstage per attivarlo.
Nessun dettaglio nella scheda modello, quindi non è possibile una verifica indipendente dei benchmark.

Ideale per

Agenti e uso di strumenti

Prompt da provare

Agente di ricerca multi-step

Sei un assistente di ricerca autonomo. Dato l'argomento 'l'impatto economico dell'invecchiamento della popolazione in Asia orientale', suddividi il problema in cinque sotto-domande, delinea quali dati servirebbero per rispondere a ciascuna, poi redigi una sintesi di 300 parole su cosa probabilmente mostrerebbero le risposte. Procedi passo passo prima di scrivere la sintesi.

Riassunto di un documento lungo

Di seguito un lungo contratto legale. Identifica i cinque obblighi più importanti per ciascuna parte, segnala clausole insolite o potenzialmente rischiose per la parte firmante come 'Fornitore' e produci un riassunto in inglese semplice che un non avvocato possa usare. Incolla il testo del contratto dopo questa linea.

Controllo traduzione coreano-inglese

Traduci la seguente email commerciale coreana in inglese naturale, poi scrivi una breve nota che spieghi eventuali contesti culturali o frasi che un madrelingua inglese potrebbe fraintendere. Dopo, suggerisci una revisione all'originale coreano che renda il tono più appropriato per un primo contatto con un nuovo cliente.

Confronta con

Solar Pro 4
Modello solo API
Contesto di 524,288 token · Input $0.09/M, output $0.36/M
Solar Pro 3
Modello solo API
Contesto di 131,072 token · Input $0.15/M, output $0.60/M
DeepSeek V4.1 Flash
Modello con pesi aperti
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.04/M, output $0.68/M
GLM 5.3 Flash
Modello con pesi aperti
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.02/M, output $0.72/M

Altri modelli di testo da upstage

Domande frequenti

Posso eseguire Solar Mini 4 localmente?: No. Upstage non ha rilasciato i pesi, quindi è solo API e non può essere eseguito sul tuo hardware.
Quanto costa Solar Mini 4 e quanto è lunga la finestra di contesto?: L'input costa $0,05 per milione di token e l'output $0,20 per milione di token, con una finestra di contesto di 524.288 token.
In cosa differisce Solar Mini 4 da un modello denso standard di dimensioni simili?: Usa un'architettura mixture-of-experts con 35 miliardi di parametri totali ma solo 3 miliardi attivi per passaggio, il che significa costi computazionali inferiori e risposte più rapide rispetto a un modello denso da 35 miliardi.

Verdetto del capitano
A $0,05 in input con mezzo milione di token di contesto, Solar Mini 4 è un'opzione seria per agenti in lingua coreana e pipeline di documenti lunghi con budget limitato.

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Tendenza di popolarità di Solar Mini 4

Punteggio di calore da 23 Sep 2026

Punteggio di popolarità

8,890°

Questa settimana

▲

86.7%

8,808° allora, 8,890° ora

Questo mese

n/a

Non ancora rilasciato/tracciato

Ultimo anno

n/a

Non ancora rilasciato/tracciato

7,000°

Floor

La scala va da 0° a 9.999°. Tutto ciò che sta sotto 7,000° è riservato ai modelli su cui nessuna fonte ha ancora dati, che hanno un numero provvisorio lì per mantenere le liste complete. 7,000° è dove iniziano i dati misurati: un modello con dati reali ma quasi nessun download sta al floor, e le misurazioni riempiono i gradi sopra di esso. Il floor non dice nulla sul modello; solo i gradi sopra lo fanno, e sono quelli che distinguono un modello dall'altro.

+1,578°

Token OpenRouter

1,817,991,774,496 token processati da questo modello tramite OpenRouter negli ultimi 30 giorni, prompt e risposte insieme. Ogni 10,000,000 token conta come un download nel termine di download, 181,799 in totale; i token dell'ultimo giorno contribuiscono al tasso di adozione. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+312°

Tasso di adozione

Circa 14,293 download al giorno, misurati tra due rilevazioni delle fonti, mai stimati da una media a vita. La velocità pesa un quarto del termine download, così una nuova impennata si vede senza che un picco di un giorno superi anni di uso.

Mostra dettagli

Ogni numero su questo sito può essere verificato. Il punteggio heat di questo modello è 8,890°, ed è costruito un ingrediente alla volta, con il totale progressivo dopo ogni passaggio: il floor, i gradi che ogni fonte aggiunge, il bonus per il tipo di modello e cosa toglie l'età dei suoi pesi. I colori corrispondono alle bande del grafico sopra. Il glossario alla fine definisce ogni termine.

1
Inizia dal floor.
Perché 7,000° e non zero: la scala va da 0° a 9.999°, e la parte sotto 7,000° è riservata ai modelli su cui nessuna fonte ha ancora dati, che hanno un numero provvisorio lì per mantenere le liste complete e non superare mai un modello con dati. 7,000° è dove iniziano i dati misurati. Un modello con dati reali ma quasi nessun download sta qui; tutto ciò che segue è misurazione, e lo spazio sopra il floor contiene dieci passi decuplici nei download a 300° ciascuno. Il floor è uguale per ogni modello, quindi non decide nulla; lo fanno i gradi sopra di esso.
7,000°
totale in corso
2
Aggiungi i download.
181,799 equivalenti di download in totale, da Token OpenRouter. Dieci volte i download aggiungono lo stesso 300°, quindi la dimensione conta ma non domina mai il punteggio.
+1,578°
8,578°
totale in corso
3
Aggiungi il tasso di adozione.
Circa 14,293 download al giorno in questo momento, misurati tra due rilevazioni, con un peso di un quarto.
+312°
8,890°
totale in corso
=
Il punteggio heat.
Dove si posiziona questo modello in ogni lista di questo sito. Niente altro lo modifica.
8,890°

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

Come si è mosso questo modello rispetto al resto del catalogo: la sua crescita in download, like e utilizzo in ogni periodo, misurata rispetto alla crescita tipica dei modelli nello stesso periodo, con il suo punteggio di popolarità al momento. Sopra la crescita tipica indica un aumento, sotto una diminuzione. Il passato è ricostruito dai totali di oggi, dal primo giorno del modello e dalla sua velocità di download misurata quando ci sono due letture; un modello che non esisteva all'inizio del periodo mostra n/a.

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