Upstage: Solar Pro 3

Solar Pro 3 ist ein Textgenerierungsmodell von Upstage, veröffentlicht am 27. Januar 2026. Es ist ein Mixture-of-Experts (MoE) Sprachmodell mit 102B Gesamtparametern und 12B aktiven Parametern pro Vorwärtsdurchlauf, was bedeutet, dass für jedes generierte Token nur ein Bruchteil des Netzwerks aktiviert wird. Dieses Design soll die Inferenz recheneffizient halten und dennoch auf einen großen Gesamtparameterpool zurückgreifen. Es gehört zur Textkategorie und ist daher auf Sprachaufgaben ausgerichtet, nicht auf Bild-, Audio- oder Videoarbeit.

Das Modell akzeptiert Text als Eingabe und gibt Text als Ausgabe zurück. Es hat ein Kontextfenster von 131.072 Tokens und seine maximale Ausgabelänge beträgt 117.964 Tokens, sodass es sehr lange Antworten in einem einzigen Aufruf erzeugen kann. Zu den unterstützten Anforderungsparametern gehören temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty und max_tokens zur Steuerung von Sampling und Länge. Es unterstützt außerdem response_format und structured_outputs, mit denen Sie die Form des zurückgegebenen Textes einschränken können. Auf der Reasoning-Seite stellt das Modell reasoning, reasoning_effort und include_reasoning bereit, und es unterstützt Tool-Nutzung durch tools, tool_choice und parallel_tool_calls.

Diese Fähigkeiten deuten auf einige praktische Muster hin. Das große Kontextfenster eignet sich für lange Dokumentarbeit: Zusammenfassen umfangreicher Berichte, Beantworten von Fragen über eine vollständige Codebasis oder einen Vertrag, oder kohärentes Führen eines langen Gesprächs ohne Kürzung des Verlaufs. Strukturierte Ausgaben und response_format machen es zu einer vernünftigen Wahl für Extraktionspipelines, bei denen Sie JSON oder ein anderes festes Schema statt freier Prosa benötigen. Tool-Aufrufe und parallele Tool-Aufrufe unterstützen agentenartige Workflows, bei denen das Modell entscheidet, welche Funktionen aufgerufen werden, und mehrere Aufrufe gleichzeitig ausgeben kann. Die Reasoning-Steuerungen sind nützlich, wenn Sie möchten, dass das Modell ein Problem Schritt für Schritt durcharbeitet, oder wenn Sie diesen Aufwand je nach Aufgabe erhöhen oder verringern möchten. Die hohe Ausgabeobergrenze hilft bei Aufgaben, die lange Artefakte erzeugen, wie das Entwerfen von Dokumentation oder das Erweitern einer Gliederung zu vollständigen Abschnitten.

Sie rufen es über die OpenAI-kompatible API von api14 mit der Modell-ID "upstage/solar-pro-3" auf. Da die Schnittstelle der Form der OpenAI-Chat-Completions folgt, können Sie einen vorhandenen OpenAI-Client auf die Basis-URL von api14 richten und das Feld model auf diese ID setzen, ohne Ihre Integration neu zu schreiben. Der Anforderungstext akzeptiert die oben aufgeführten Parameter, einschließlich temperature, top_p, max_tokens, frequency_penalty, presence_penalty, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, parallel_tool_calls, reasoning, reasoning_effort und include_reasoning. Live-Preise für das Modell werden in der Preistabelle auf dieser Seite angezeigt.

Eines sollten Sie beachten: Solar Pro 3 ist nur Text. Wenn Ihre Aufgabe auf Bild-, Audio- oder Videoeingabe angewiesen ist, wird dieses Modell sie nicht verarbeiten, und Sie bräuchten stattdessen ein multimodales Modell. Dasselbe gilt, wenn Sie eine nicht-textuelle Ausgabemodalität benötigen. Für Text-Workloads innerhalb des Kontextfensters von 131.072 Tokens deckt die Kombination aus langem Kontext, Unterstützung für strukturierte Ausgaben und Tool-Aufrufen jedoch eine breite Palette von Anwendungen ab.