Bolehkah saya jalankan Solar Mini 4 secara tempatan?

Tidak. Upstage tidak mengeluarkan beratnya, jadi ia hanya API dan tidak boleh dijalankan pada perkakasan anda sendiri.

Berapa kos Solar Mini 4 dan berapa panjang konteksnya?

Input berharga $0.05 bagi setiap juta token dan output $0.20 bagi setiap juta token, dengan tetingkap konteks 524,288 token.

Bagaimana Solar Mini 4 berbeza daripada model padat standard bersaiz sama?

Ia menggunakan arkitektur campuran-pakar dengan 35B jumlah parameter tetapi hanya 3B aktif setiap laluan ke hadapan, yang bermakna kos pengiraan lebih rendah dan respons lebih pantas berbanding model padat 35B sepenuhnya.

▲

86.7%

minggu ini

Solar Mini 4

8890°

#llm #upstage #penalaran #ejen #banyak bahasa #konteks panjang

Jalankan model ini

Tawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar setiap token

Bual dengan model ini dalam pelayar atau panggil ia dari kod anda dengan satu kunci API.

Upstage | konteks token 524,288 | $0.05/M input, $0.20/M output. Solar Mini 4 adalah model bahasa kompak dan kos efektif Upstage, model campuran-pakar 35B-parameter dengan 3B parameter aktif dan tetingkap konteks 524K. Ia dibina untuk kes penggunaan agen di mana kelajuan respons dan kos penting, dengan kefasihan dalam bahasa Korea bersama bahasa Inggeris dan Jepun yang kuat, serta sokongan untuk beban kerja konteks panjang. Apabila menggunakan BYOK dengan penguatkuasaan ZDR, kunci API Konsol mesti milik organisasi Upstage yang diaktifkan ZDR. Hubungi Upstage untuk mengaktifkan ZDR pada organisasi anda.

Panduan untuk model ini

10 Alternatif ChatGPT Termurah pada 2026: model tempatan percuma, tahap percuma dan pelan kadar rata

Cara memilih model AI pada Oktober 2026: berita sumber tertutup, kemudian berat terbuka yang patut dimuat turun

Berat terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya kamu dibenarkan lakukan

Semua panduan

Nota Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Nota dari 2026-10-13

Solar Mini 4 adalah model campuran-pakar kompak Upstage: 35B jumlah parameter tetapi hanya 3B aktif semasa inferens, menjadikannya pantas dan murah. Tetingkap konteks 524K tokennya agak besar untuk model pada harga ini, dan ia mengendalikan bahasa Korea, Inggeris dan Jepun dengan lancar. Ia sesuai untuk pasukan yang membina saluran paip agen di mana kos per-token dan throughput lebih penting daripada kemampuan mentah.

Dikenali untuk

Tetingkap konteks 524,288 token pada harga input bawah satu sen
Arkitektur MoE: 35B jumlah, 3B aktif — pantas tanpa mengorbankan kedalaman
Lancar dalam bahasa Korea bersama Inggeris dan Jepun yang kuat
Dibina khusus untuk aliran kerja agen berbilang langkah
Kos output sangat rendah pada $0.20 bagi setiap juta token

Berhati-hati dengan

Berat tidak awam; anda jalankan melalui API Upstage sahaja, tiada penyebaran tempatan.
ZDR (penahanan data sifar) memerlukan akaun organisasi yang diaktifkan khas — hubungi Upstage untuk tetapan.
Tiada butiran kad model diterbitkan, jadi pengesahan penanda aras bebas tidak mungkin.

Terbaik untuk

Ejen dan penggunaan alat

Arahan untuk cuba

Ejen penyelidikan berbilang langkah

Anda adalah pembantu penyelidikan autonomi. Berdasarkan topik 'impak ekonomi populasi yang menua di Asia Timur', pecahkan masalah kepada lima sub-soalan, gariskan data yang diperlukan untuk menjawab setiap satu, kemudian draf sintesis 300 patah perkataan tentang apa yang kemungkinan jawapan tunjukkan. Kerjakan setiap langkah sebelum menulis sintesis.

Ringkasan dokumen panjang

Di bawah adalah kontrak undang-undang panjang. Kenal pasti lima obligasi paling penting yang dikenakan pada setiap pihak, tandakan mana-mana klausa yang luar biasa atau berisiko untuk pihak yang menandatangani sebagai 'Vendor', dan hasilkan ringkasan bahasa mudah yang boleh digunakan oleh bukan peguam. Tampal teks kontrak anda selepas baris ini.

Semakan terjemahan Korea-Inggeris

Terjemahkan emel perniagaan Korea berikut ke dalam Bahasa Inggeris semula jadi, kemudian tulis nota ringkas yang menerangkan sebarang konteks budaya atau frasa yang mungkin disalahfahami oleh penutur asli Inggeris. Selepas itu, cadangkan satu pindaan pada teks Korea asal yang akan menjadikan nada lebih sesuai untuk hubungan pertama dengan pelanggan baru.

Bandingkan dengan

Solar Pro 4
Model hanya API
konteks 524,288 token · Input $0.09/M, output $0.36/M
Solar Pro 3
Model hanya API
konteks 131,072 token · Input $0.15/M, output $0.60/M
DeepSeek V4.1 Flash
Model berat terbuka
konteks 1,048,576 token · Input $0.04/M, output $0.68/M
GLM 5.3 Flash
Model berat terbuka
konteks 1,048,576 token · Input $0.02/M, output $0.72/M

Lebih banyak model teks dari upstage

Soalan yang sering ditanya

Bolehkah saya jalankan Solar Mini 4 secara tempatan?: Tidak. Upstage tidak mengeluarkan beratnya, jadi ia hanya API dan tidak boleh dijalankan pada perkakasan anda sendiri.
Berapa kos Solar Mini 4 dan berapa panjang konteksnya?: Input berharga $0.05 bagi setiap juta token dan output $0.20 bagi setiap juta token, dengan tetingkap konteks 524,288 token.
Bagaimana Solar Mini 4 berbeza daripada model padat standard bersaiz sama?: Ia menggunakan arkitektur campuran-pakar dengan 35B jumlah parameter tetapi hanya 3B aktif setiap laluan ke hadapan, yang bermakna kos pengiraan lebih rendah dan respons lebih pantas berbanding model padat 35B sepenuhnya.

Keputusan Kapten
Pada harga $0.05 input dengan setengah juta token konteks, Solar Mini 4 adalah pilihan serius untuk agen berbahasa Korea dan saluran paip dokumen panjang dengan bajet ketat.

Kapten menulis nota ini berdasarkan penerangan model dan kad model itu sendiri. Harga dan saiz konteks adalah dari penyedia pada masa penulisan dan boleh berubah.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #71 Hottest AI model · #39 Hottest Text / LLM model · #39 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Trend populariti Solar Mini 4

Skor panas sejak 23 Sep 2026

Skor haba

8,890°

Minggu ini

▲

86.7%

8,808° dulu, 8,890° sekarang

Bulan ini

n/a

Belum dikeluarkan/dipantau

Tahun lalu

n/a

Belum dikeluarkan/dipantau

7,000°

Lantai

Skala berjalan dari 0° hingga 9,999°. Apa sahaja di bawah 7,000° disimpan untuk model yang belum dilaporkan oleh mana-mana sumber, yang membawa nombor gantian di situ supaya senarai tetap lengkap. 7,000° adalah tempat data yang diukur bermula: model dengan data sebenar tapi hampir tiada muat turun berada di lantai, dan ukuran mengisi darjah di atasnya. Lantai tidak memberitahu apa-apa tentang model; hanya darjah di atasnya yang buat beza antara satu model dengan model lain.

+1,578°

Token OpenRouter

1,817,991,774,496 token diproses oleh model ini melalui OpenRouter dalam 30 hari terakhir, termasuk arahan dan jawapan. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun dalam tempoh muat turun, 181,799 semuanya; token hari terakhir disertakan dalam kadar penggunaan. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+312°

Kadar penerimaan

Kira-kira 14,293 muat turun sehari, diukur antara dua bacaan sumber, tidak pernah dianggarkan dari purata sepanjang hayat. Kelajuan seberat suku istilah muat turun, jadi lonjakan baru kelihatan tanpa membiarkan lonjakan satu hari mengatasi penggunaan bertahun-tahun.

Tunjukkan pecahan terperinci

Setiap nombor di laman ini boleh diperiksa. Skor panas model ini adalah 8,890°, dan ia dibina satu bahan pada satu masa, dengan jumlah terkini selepas setiap langkah: lantai, darjah yang ditambah oleh setiap sumber, bonus untuk jenis model dan apa yang umur beratnya tolak. Warna-warna itu adalah jalur carta di atas. Glosari di akhir menerangkan setiap istilah.

1
Mula di lantai.
Kenapa 7,000° dan bukan sifar: skala dari 0° hingga 9,999°, dan bahagian di bawah 7,000° dikhaskan untuk model yang belum dilaporkan oleh mana-mana sumber, yang membawa nombor gantian supaya senarai tetap lengkap dan tidak pernah mengatasi model dengan data. 7,000° adalah tempat data yang diukur bermula. Model dengan data sebenar tapi hampir tiada muat turun berada di sini; semua yang berikut adalah ukuran, dan ruang di atas lantai ada sepuluh langkah muat turun sepuluh kali ganda pada 300° setiap satu. Lantai sama untuk setiap model, jadi ia tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya yang buat beza.
7,000°
jumlah berjalan
2
Tambah muat turun.
181,799 muat turun setara semuanya, dari Token OpenRouter. Sepuluh kali muat turun menambah 300° yang sama, jadi saiz penting tapi tidak pernah mengatasi skor.
+1,578°
8,578°
jumlah berjalan
3
Tambah kadar penerimaan.
Sekitar 14,293 muat turun sehari sekarang, diukur antara dua bacaan, dengan berat suku.
+312°
8,890°
jumlah berjalan
=
Skor heat.
Di mana model ini berdiri dalam setiap senarai laman ini. Tiada yang lain mengubahnya.
8,890°

Glosari: istilah yang digunakan di sini

Skor heat: Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai: 7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun: Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log: Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka: Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan: Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan: Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde: Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan: Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter: Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat: Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur: Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga: Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian: Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend: Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa: Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.

Bagaimana populariti model ini bergerak berbanding katalog lain: pertumbuhannya dalam muat turun, suka dan penggunaan setiap tempoh, diukur berbanding pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama, dengan skor panasnya pada masa itu. Di atas pertumbuhan biasa dibaca sebagai kenaikan, di bawahnya sebagai penurunan. Masa lalu dibina semula dari jumlah hari ini, hari pertama model dan kelajuan muat turun yang diukur jika ada dua bacaan; model yang tidak wujud pada permulaan tempoh menunjukkan n/a.

Model serupa

Gemini 3.1 Pro Preview

TEXT / LLM

Claude Opus 4.6

TEXT / LLM

Model AI untuk penjanaan imej, video dan teks

Solar Mini 4 ialah model teks untuk keluarga Text / LLM yang disenaraikan di ModelTrends.ai, katalog baca sahaja untuk model AI imej, video dan teks sumber terbuka. Bandingkannya dengan model Text / LLM lain dan semak skor habanya untuk melihat trendnya.

Lagi model Text / LLM Lagi Teks / LLM Text / LLM llm upstage penalaran ejen banyak bahasa konteks panjang pantas bajet

Layari mengikut keluarga model