Upstage: Solar Mini 4

Solar Mini 4, Upstage tarafından sunulan bir metin dil modelidir ve api14 üzerinde upstage/solar-mini4 model kimliğiyle listelenmiştir. Upstage bunu, 3B etkin parametreye sahip 35B parametreli bir uzmanlar karışımı (mixture-of-experts) olarak inşa edilmiş kompakt, maliyet açısından verimli bir model olarak tanımlar. Sağlayıcı sürüm tarihi 2026-09-23'tür. Sağlayıcının belirttiği tasarım hedefi, modelin yalnızca düzyazı üretmek yerine talimatlara göre hareket etmesi ve araçları çağırmasının beklendiği ajan tabanlı kullanım durumlarıdır.

Model metin girdisi kabul eder ve metin çıktısı döndürür, dolayısıyla görüntü veya ses işleme yeteneği olmayan saf bir metinden metne sistemidir. Bağlam penceresi 524.288 tokendır; bu, uzun belgeleri, genişletilmiş konuşma geçmişlerini veya büyük boyutlu araç çıktılarını tek bir istekte tutabilecek kadar büyüktür. Maksimum çıktı uzunluğu 131.072 tokendır. 3B etkin parametreye sahip bir uzmanlar karışımı modeli olduğundan, 35B toplam parametrenin yalnızca bir kısmı her token için devreye girer; sağlayıcının maliyet verimliliği iddiasının arkasındaki mekanizma budur.

Bu yetenekler birkaç pratik kullanım kalıbına işaret eder. Uzun bağlam, çok sayıda kaynak belgeyi yapıştırıp bir sentez istediğiniz getirim tarzı iş yüklerine uygundur ve ayrıca geçmişi kırpmaya gerek kalmadan birçok tur boyunca araç sonuçlarını biriktiren ajan döngülerine de uygundur. Araç çağırma ve yapılandırılmış çıktılar, alanları bir şemaya çıkarma veya bir isteği aşağı akıştaki bir işleve yönlendirme gibi makine tarafından okunabilir yanıtlar gerektiren ardışık düzenler için makul bir uyum sağlar. Akıl yürütme kontrolleri, daha zor görevlerde gecikme ve ayrıntı düzeyini yanıt kalitesiyle değiş tokuş etmenize olanak tanır; kompakt etkin parametre sayısı ise yüksek hacimli, daha düşük karmaşıklıktaki işler için uygulanabilir kalmasını sağlar.

Modeli, upstage/solar-mini4 model kimliğini kullanarak api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden çağırırsınız. Desteklenen istek parametreleri frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, parallel_tool_calls, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, response_format, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools ve top_p'dir. Pratikte bu, örnekleme davranışını temperature ve top_p ile ayarlayabileceğiniz, iki ceza parametresiyle tekrarı caydırabileceğiniz, yanıtı max_tokens ile sınırlayabileceğiniz, response_format ve structured_outputs aracılığıyla JSON veya bir şema isteyebileceğiniz ve tools, tool_choice ve parallel_tool_calls ile işlev çağırmayı bağlayabileceğiniz anlamına gelir. reasoning, reasoning_effort ve include_reasoning parametreleri, ara akıl yürütmenin üretilip üretilmeyeceğini veya döndürülüp döndürülmeyeceğini ve ne kadar üretileceğini kontrol eder.

Verilen bilgiler kıyaslama sonuçlarını, gecikme rakamlarını veya kalite karşılaştırmalarını içermemektedir, dolayısıyla burada diğer modellerden daha iyi veya daha kötü performans gösterdiğini iddia etmek için bir dayanak yoktur. En net sınır modalitedir: yalnızca metni işler, bu nedenle görüntü veya ses okumayı gerektiren bir görev farklı bir model gerektirir. Tek bir çok uzun üretim için mümkün olan en büyük çıktıya ihtiyacınız varsa, bağlam penceresi 524.288 token olmasına rağmen çıktının 131.072 token ile sınırlandığını unutmayın. Metin işleri kapsamında, büyük bağlam, araç çağırma ve yapılandırılmış çıktıların birleşimi, onu ajan tabanlı ve çıkarım ardışık düzenleri için ilk denemeye değer kılan şeydir.