Maaari ko bang patakbuhin ang Solar Pro 4 nang lokal?

Hindi — Hindi inilabas ng Upstage ang open weights, kaya API-only ang Solar Pro 4 at hindi ito maaaring patakbuhin sa sarili mong hardware.

Magkano ang halaga ng Solar Pro 4 at gaano kalaki ang konteksto nito?

Ang input ay $0.09 bawat milyong tokens at ang output ay $0.36 bawat milyong tokens, na may 524,288-token na context window.

Para saan ang Solar Pro 4 kumpara sa ibang mga modelo sa presyong ito?

Itinakda ito ng Upstage para sa agentic workflows, pagproseso ng mahahabang dokumento, at mga gawaing office productivity — mga kaso ng paggamit na nakikinabang sa hindi pangkaraniwang malaking context window sa budget-tier na presyo.

▲

17.6%

ngayong linggo

Solar Pro 4

9005°

#llm #upstage #pangangatwiran #mga ahente #mahabang konteksto #pag-coding

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

Upstage | 524,288 token context | $0.09/M input, $0.36/M output. Ang Solar Pro 4 ay cost-efficient na malaking language model ng Upstage, na may 524K context window. Itinayo ito para sa long-horizon na mga gawain at agentic workflows, na may malakas na kakayahan sa office productivity, dokumento-intensibong trabaho, at coding. Kapag gumagamit ng BYOK na may ZDR enforcement, ang Console API key ay dapat kabilang sa ZDR-enabled na Upstage organization. Makipag-ugnayan sa Upstage para paganahin ang ZDR sa iyong org.

Mga gabay para sa model na ito

Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin

Paano pumili ng AI model sa Oktubre 2026: ang balita sa closed source, tapos ang open weights na sulit i-download

Ang 10 pinakamurang alternatibo sa ChatGPT sa 2026: libreng lokal na mga modelo, libreng tier at flat-rate na mga plano

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang Solar Pro 4 ay cost-efficient na malaking language model ng Upstage na ginawa para sa mga gawaing may mahabang saklaw at agentic, na may 524,288-token na context window na kayang hawakan ang mga document-heavy pipeline nang hindi kailangang paulit-ulit na hatiin. Nakatuon ito sa office productivity, mga gawaing maraming dokumento, at coding sa presyong mas mababa kaysa karamihan ng mga frontier models. Isang matibay na pagpipilian kung kailangan mo ng malalim na konteksto at disenyo na friendly sa agent nang hindi nagbabayad ng frontier rates.

Kilalang-kilala sa

524K token na context window — isa sa mga mas malalaki sa presyong ito
Eksklusibong ginawa para sa agentic workflows at multi-step tasks
Malakas na angkop para sa mga gawaing maraming dokumento at office productivity
Kakayahan sa coding na katunggali ng lakas nito sa dokumento
Napakababang input cost na $0.09 bawat milyong tokens

Mag-ingat sa

API-only, closed weights — hindi mo ito mapapatakbo nang lokal o masilip ang modelo.
Ang BYOK gamit ang ZDR ay nangangailangan ng ZDR-enabled na Upstage organisasyon; kailangan mong kontakin ang Upstage para ayusin ito.
Ang output tokens ay may presyo na 4× mas mataas kaysa input, kaya mabilis tumataas ang gastos sa mga verbose na generation tasks.

Pinakamainam para sa

Mga ahente at paggamit ng tool

Mga prompt na subukan

Buodin ang isang mahabang kontrata

Narito ang isang mahabang legal na kontrata. Basahin ang buong dokumento, pagkatapos gumawa ng: (1) plain-English na buod ng mga pangunahing obligasyon para sa bawat partido, (2) listahan ng anumang kakaiba o mataas na panganib na mga clause, at (3) tatlong tanong na dapat linawin ng abogado bago pumirma. I-paste ang teksto ng kontrata sa ibaba.

Multi-step research agent

Ikaw ay isang research assistant. Kailangan ko ng istrukturadong competitive analysis ng electric vehicle battery market. Hatiin ang gawain sa mga hakbang, ipahayag kung ano ang ginagawa mo sa bawat hakbang, at gumawa ng huling ulat na may mga seksyon tungkol sa mga pangunahing manlalaro, mga kamakailang pagbabago sa teknolohiya, mga trend sa gastos, at buod ng panganib. Gawin ito nang buo nang hindi humihinto para magtanong sa akin.

I-refactor at idokumento ang code

I-refactor ang sumusunod na Python function para sa kalinawan at performance. Magdagdag ng type hints, docstring na nagpapaliwanag ng mga parameter at return value, at mga inline comment para sa anumang hindi halatang lohika. Pagkatapos ay gumawa ng tatlong unit tests na sumasaklaw sa normal na paggamit, isang edge case, at isang error condition. I-paste ang iyong function sa ibaba.

Ihambing sa

Solar Mini 4
Modelong API lang
524,288 token na konteksto · $0.05/M input, $0.20/M output
DeepSeek V4.1 Flash
Modelong bukas ang timbang
1,048,576 token na konteksto · $0.04/M input, $0.68/M output
GLM 5.3 Flash
Modelong bukas ang timbang
1,048,576 token na konteksto · $0.02/M input, $0.72/M output
Hy4 preview
Modelong bukas ang timbang
1,048,576 token na konteksto · $0.83/M input, $2.50/M output

Higit pang mga text model mula sa upstage

Mga tanong na madalas itanong

Maaari ko bang patakbuhin ang Solar Pro 4 nang lokal?: Hindi — Hindi inilabas ng Upstage ang open weights, kaya API-only ang Solar Pro 4 at hindi ito maaaring patakbuhin sa sarili mong hardware.
Magkano ang halaga ng Solar Pro 4 at gaano kalaki ang konteksto nito?: Ang input ay $0.09 bawat milyong tokens at ang output ay $0.36 bawat milyong tokens, na may 524,288-token na context window.
Para saan ang Solar Pro 4 kumpara sa ibang mga modelo sa presyong ito?: Itinakda ito ng Upstage para sa agentic workflows, pagproseso ng mahahabang dokumento, at mga gawaing office productivity — mga kaso ng paggamit na nakikinabang sa hindi pangkaraniwang malaking context window sa budget-tier na presyo.

Hatol ng Kapitan
Isang tunay na malaking context window sa budget na presyo ang ginagawa ang Solar Pro 4 na sulit tingnan para sa mga document-heavy agent pipelines, basta komportable ka sa API-only na setup.

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

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: #27 Hottest Text / LLM model · #27 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Trend ng kasikatan ng Solar Pro 4

Heat score mula 10 Aug 2026

Iskor ng init

9,005°

Ngayong linggo

▲

17.6%

8,983° noon, 9,005° ngayon

Ngayong buwan

▲

135%

8,890° noon, 9,005° ngayon

Nakaraang taon

n/a

Hindi pa nailalabas/natatrack

7,000°

Floor

Ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°. Lahat ng nasa ibaba ng 7,000° ay para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos: ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nasa floor, at ang mga sukat ay pumupuno sa mga degree sa itaas nito. Ang floor ay hindi nagsasabi ng anuman tungkol sa modelo; ang mga degree sa itaas nito ang nagkakaiba-iba at siyang naghihiwalay ng mga modelo.

+1,702°

OpenRouter tokens

4,738,155,695,871 tokens ang naproseso ng modelong ito sa pamamagitan ng OpenRouter sa nakaraang 30 araw, kasama ang mga prompt at sagot. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download sa termino ng download, 473,815 lahat-lahat; ang mga tokens ng huling araw ay kasama sa adoption rate. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+303°

Bilis ng pagtanggap

Mga humigit-kumulang 10,813 downloads bawat araw, sinusukat sa pagitan ng dalawang pagbabasa ng mga pinanggalingan, hindi hinuhulaan mula sa average ng buong buhay. Ang bilis ay katumbas ng isang-kapat ng term ng downloads, kaya ang bagong pagtaas ay nakikita nang hindi pinapantayan ng isang araw na spike ang mga taon ng paggamit.

Ipakita ang detalyadong paghahati

Pwedeng suriin ang bawat numero sa site na ito. Ang heat score ng modelong ito ay 9,005°, at dito ito binubuo ng paisa-isang sangkap, kasama ang tumatakbong kabuuan pagkatapos ng bawat isa: ang floor, ang mga degree na idinadagdag ng bawat pinanggalingan, ang bonus para sa uri ng modelo at ang binabawas ng edad ng mga weights nito. Ang mga kulay ay ang mga banda ng tsart sa itaas. Ang glossary sa dulo ay naglilinaw ng bawat termino.

1
Magsimula sa floor.
Bakit 7,000° at hindi zero: ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°, at ang bahagi sa ibaba ng 7,000° ay nakalaan para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan at hindi mauuna sa modelong may datos. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos. Ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nandito; ang lahat ng susunod ay sukat, at ang espasyo sa itaas ng floor ay may sampung hakbang na sampung beses na pagtaas sa downloads na may 300° bawat isa. Pareho ang floor para sa lahat ng modelo, kaya hindi ito nagdedesisyon; ang mga degree sa itaas nito ang nagdedesisyon.
7,000°
patuloy na kabuuan
2
Idagdag ang mga download.
473,815 na katumbas ng download sa lahat, mula sa OpenRouter tokens. Sampung beses na pagdagdag ng downloads ay nagdadagdag ng parehong 300°, kaya mahalaga ang laki pero hindi ito sobra sa puntos.
+1,702°
8,702°
patuloy na kabuuan
3
Idagdag ang bilis ng pagtanggap.
Mga 10,813 downloads kada araw ngayon, sinusukat sa pagitan ng dalawang readings, na may isang-kapat na bigat.
+303°
9,005°
patuloy na kabuuan
=
Ang heat score.
Kung saan nakatayo ang modelong ito sa bawat listahan ng site na ito. Wala nang ibang nagbabago nito.
9,005°

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Paano gumalaw ang kasikatan ng modelong ito kumpara sa ibang mga nasa katalogo: ang paglago nito sa downloads, likes, at paggamit sa bawat panahon, sinusukat laban sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon, kasama ang heat score nito sa panahong iyon. Kapag mas mataas kaysa sa karaniwan, ibig sabihin ay pagtaas, kapag mas mababa ay pagbaba. Binubuo ang nakaraan mula sa mga kabuuan ngayon, unang araw ng modelo at sukat na bilis ng pag-download kung may dalawang sukat; ang modelong hindi pa umiiral sa simula ng panahon ay nagpapakita ng n/a.

Mga katulad na model

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang Solar Pro 4 ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm upstage pangangatwiran mga ahente mahabang konteksto pag-coding pagkuha ng datos badyet

Mag-browse ayon sa pamilya ng model