Szczegóły modelu
Solar-Open2-250B
Status: AktywnyW trendach Hugging Face
Profil techniczny
Kluczowe dane modelu
Pokazujemy wyłącznie dostępne, potwierdzone informacje.
- Modalność
- Tekst → tekst
- Główne zadanie
- Generowanie tekstu
- Biblioteka
- Transformers
Opis modelu
Solar Open 2 to model językowy o dużej wadze i otwartej architekturze 250B-A15B firmy Upstage, stworzony do zastosowań agentowych, takich jak produktywność biurowa, prace intensywne w dokumentach i kodowanie. Jego architektura Hybrid-Attention Mixture-of-Experts (MoE) z liniową uwagą zapewnia wysoce efektywną inferencję nawet w długich kontekstach. Raport techniczny | Blog | Strona internetowa Upstage – Specjalista agentowy: Stworzony specjalnie do przepływów pracy agentowych — wywoływanie narzędzi, wieloetapowe rozumowanie i realizacja zadań od początku do końca. Konkurencyjny z najsilniejszymi modelami o otwartej wadze w benchmarkach agentowych.
- Minimalny koszt inferencji: Model MoE o 250B parametrach, który aktywuje tylko 15B na token, zbudowany na hybrydowej stosie uwagi, który przeplata trzy warstwy liniowej uwagi z jedną warstwą uwagi softmax — duża pojemność modelu przy niskim koszcie inferencji modelu.
- Kontext 1M-Token: Warstwy liniowej uwagi kodują kolejność tokenów wewnętrznie w swoim stanie rekurencyjnym, więc kodowanie pozycyjne jest całkowicie usunięte (NoPE), podnosząc limit ekstrapolacji RoPE. Tylko 12 z 48 warstw przechowuje pamięć KV, trzymając pamięć długiego kontekstu na poziomie około jednej czwartej modelu all-softmax o tym samym kształcie.
- Efektywnie trenowany przy niskim koszcie: Zainicjowany przez selektywny transfer wag z Solar Open 1 (102B) — tylko 2.3% wag, które przetrwały zmianę architektoniczną, są przenoszone, a wszystko inne jest losowo inicjowane — co podnosi punkt startowy i przyspiesza wczesną konwergencję na poziomie 250B.
- Wielojęzyczny: Angielski, koreański i japoński.
| Pole | Wartość |
|---|---|
| Nazwa modelu | Solar Open 2 (250B-A15B) |
| Architektura | Hybrid-Attention Mixture-of-Experts (MoE) |
| Łączna liczba parametrów | 250B (250,287,794,944) |
| Aktywne parametry | 15B (na token) |
| Warstwy | 48 |
| Rozmiar ukryty | 4096 |
| Uwaga | Hybrydowa — Softmax + Liniowa Uwaga, wzór [Softmax, Linear×3] × 12 |
| Kodowanie pozycyjne | NoPE (brak kodowania pozycyjnego rotacyjnego) |
| Liczba głów uwagi (GQA) | (Softmax) 64 zapytanie / 8 KV, (Liniowa) 64 zapytanie |
| Liczba ekspertów | 321 (320 routowane + 1 współdzielone) |
| Liczba aktywowanych ekspertów | 8 routowane (top-8) + 1 współdzielone |
| Słownik | 196,608 |
| Długość kontekstu | 1M |
| Tokeny wstępnego treningu | ~12 bilion |
| Obsługiwane języki | Angielski, koreański, japoński |
| Sprzęt do treningu | NVIDIA B200 GPU |
| Czas GPU treningu | 2M godziny GPU |
| Licencja | Licencja Upstage Solar (zobacz LICENCJA) |
| Wymagania sprzętowe | Minimum: H200 \ 4ea / Zalecane: H200 \ 8ea |
Warianty do uruchomienia
Brak potwierdzonych danych o wariantach do pobrania. Nie zastępujemy brakujących wartości zerem ani szacunkiem VRAM.
Ostatnia aktualizacja: 2026-08-18
Szybka opinia
Czy ten model pomógł Ci w realnym zadaniu? To zajmuje jedno kliknięcie. Szczegółowa ocena jest opcjonalna.
Brak szybkich opinii.
API i ceny
Ceny API są źródłowymi stawkami dostawcy, przeliczonymi na PLN według ostatniego zapisanego kursu średniego USD NBP. Stawki tokenowe pokazujemy za 1 mln tokenów. Dla obrazu, wyszukiwania, cache, reasoning i żądań zachowujemy jednostkę przekazaną przez API.
Ceny są przeliczone na PLN według ostatniego zapisanego średniego kursu NBP USD z 2026-08-17.
Brak aktualnej, porównywalnej oferty API.
Język polski
Wsparcie języka polskiego: deklarowane. Jakość języka polskiego: NIEZWERYFIKOWANA.
Dyskusja o modelu
Komentarze dotyczące praktycznego użycia tego modelu.
Dyskusja jest chwilowo niedostępna.
Historia modelu
Wykres pokazuje wyłącznie porównywalne punkty głównego rankingu. Tabela zawiera wynik, pozycję, dane źródłowe i stan każdego dnia.
Brak danych porównywalnych
Historia wyniku AI-TOP
Wykres pojawi się po zapisaniu co najmniej dwóch porównywalnych pomiarów.
Brak zapisanych obserwacji tego modelu.