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USolar Pro 3API

Solar Pro 3 ist Upstages leistungsstarkes Mixture-of-Experts (MoE) Sprachmodell.

131KKontextfenster · Tokens
$0.15Eingabepreis · pro M Tokens
$0.6Ausgabepreis · pro M Tokens
UpstageAnbieter

Preise werden automatisch aktualisiert — täglich geprüft anhand der Listenpreise der Anbieter.

Siehe Open-Source-Alternativen → Vergleiche alle Modellpreise

Benchmarks & Leistung

Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für Solar Pro 3, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser.

Intelligence index7.8
Coding index16.2
GPQA72.4%
Humanity's Last Exam10.3%
Long Context Reasoning32.3%
SciCode25.5%
IFBench71.2%
τ²-Bench86.3%
τ-Bench Banking8.7%
Terminal-Bench12%
Terminal-Bench Hard7.6%
💰 Blended price$0.262 / 1M tokens
📈 Value29.8 intelligence points per $
vs. Modelle, die hier gemessen werdenoberste 85%
Scores höher als 15% der 289 Modelle, die von Artificial Analysis gemessen und hier verfolgt werden.
Modelle auf diesem Niveau kosten $0.37 pro 1M Tokens (Median von 56) — dieses kostet $0.26.
Günstiger und besser in diesem Index: GLM 5.3 Flash · GLM 5.3 Flash (batch) · DeepSeek V4.1 Flash (batch) und 37 mehr
Benchmark-Daten von Artificial Analysis

Über dieses Modell

Solar Pro 3 ist ein kommerzielles KI-Modell von Upstage. Die unten aufgeführten Spezifikationen werden automatisch verfolgt: Die Preise werden täglich anhand der öffentlichen Listenpreise aktualisiert, sodass die Zahlen auf dieser Seite die aktuellen Kosten für die Nutzung des Modells über seine API widerspiegeln.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Solar Pro 3?

Solar Pro 3 ist ein KI-Sprachmodell von Upstage. Es ist ein proprietäres Modell, das über eine API verfügbar ist. Es erzielt 7.8 im Artificial Analysis Intelligenzindex.

Ist Solar Pro 3 kostenlos?

Solar Pro 3 ist nicht kostenlos: es kostet $0.15 pro Million Eingabetokens und $0.6 pro Million Ausgabetokens. Open-Weight-Alternativen können ohne Kosten pro Token selbst gehostet werden.

Worin ist Solar Pro 3 gut?

Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 72.4%, Humanity's Last Exam 10.3%, Long Context Reasoning 32.3%, SciCode 25.5%, IFBench 71.2%, τ²-Bench 86.3%, τ-Bench Banking 8.7%, Terminal-Bench 12%, Terminal-Bench Hard 7.6%. Es wird besonders verwendet für Code-Generierung.

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