Solar LLM업무를 끝까지
완수하는 LLM
문서를 읽고, 도구를 실행하고, 결과물을 만들어 냅니다. 근거가 없을 땐 지어내지 않고 멈춥니다. 업스테이지가 처음부터 직접 사전학습한 에이전틱 모델 Solar Pro 4와 Solar Mini 4를 소개합니다.
인텔리전스의 한계를 넓혀 온 Solar
업스테이지는 2023년 Solar 10.7B 이후 꾸준히 모델을 고도화해 왔습니다. 현재는 복잡한 상용 에이전트 업무를 위한 Solar Pro 4와, 대량·반복 에이전트 워크로드를 위한 Solar Mini 4를 중심으로 제공합니다.
Solar Pro 4
여러 문서를 넘나들고, 터미널에서 작업을 실행하고, 수많은 도구 호출을 이어가는 긴 업무를 API로 맡깁니다.
- Params
- 250B
- Context
- 512K
- Output
- 128K
- Reasoning
- 기본 ON
Solar Mini 4
정보 검색, 구조화 출력, 도구 사용처럼 반복되는 작업을 더 적은 연산과 낮은 비용으로 처리합니다.
- Params
- 35B · 3B active
- Context
- 512K
- Output
- 128K
- Reasoning
- 선택 (기본 OFF)
점수가 아니라 실제 업무를 끝냅니다
Solar Pro 4는 실제 업무와 닮은 평가 — 장문서, 터미널 작업, 멀티턴 도구 사용 — 에서 가장 큰 폭으로 성장했습니다. 11개 산업 도메인 · 12개 업무 유형의 오피스 작업을 최종 결과물 기준 합격/불합격으로 채점하는 OfficeVerse 파이프라인으로 학습·검증했습니다.
명령어 생성이 아니라, 실제 셸에서 여러 단계의 작업을 끝까지 수행
* Artificial Analysis 기준 (2026년 8월). 좌: Solar Pro 3 · 우: Solar Pro 4프롬프트 3번으로
결과물 3종을 한 세션에
가상의 커피 브랜드 출점 분석 과제. 출점 정책 문서 1건과 상권 데이터 6건을 입력하자, 후보지 10곳을 정책 기준으로 심사해 결과물을 순서대로 만들어 냈습니다.
- 01Excel5개 시트 워크북 · 조건부 서식으로 PASS/FAIL 표시
- 02Word워크북에서 계산한 수치가 보고서에 그대로 이어짐
- 03PowerPoint차트와 발표자 노트를 포함한 슬라이드 덱
모르면 모른다고
말하는 모델
용역 계약서와 견적서에 10개 질문 — 절반은 함정입니다. 질문마다 별도의 판정을 내립니다.
에이전트 업무는 한 번의 호출로 끝나지 않습니다. 중요한 건 토큰 단가가 아니라 재시도를 포함해 업무를 끝내는 총비용입니다.
토큰당 3B만 활성화, 동급 최고 성능
총 35B 파라미터 중 토큰당 3B만 활성화하는 MoE 구조로, 전체 모델의 역량은 유지하면서 요청당 연산량을 줄였습니다. Artificial Analysis Intelligence Index에서 3B 활성 모델 중 가장 높은 점수를 기록했습니다.
Gemma 4 31B 대비 약 1/10의 활성 파라미터로 +9.1점, Nemotron 3 Ultra(55B active) 대비 +1.1점. MiMo-V2.5와는 0.9점 차이지만 활성 파라미터는 1/5 수준입니다.
−43%두 모델 모두 품질 체크포인트를 전부 통과. 토큰 단가뿐 아니라 업무 완료까지 드는 토큰·턴 수가 비용을 좌우합니다.
정보 추출 · 구조화
계약서 핵심 조건 추출, 고객 문의 분류, 텍스트를 JSON·표로 변환. 정해진 스키마를 반복 처리하는 업무를 낮은 비용으로 일관되게.
사내 시스템 반복 워크플로우
결재 상태 확인 → 사내 정책 적용 → 다음 조치 판단 → 결과 요약. 병렬 도구 호출로 조회와 실행 단계를 연결.
문서 파이프라인 검증
Document Parse · Information Extract 결과를 비교하고 누락 필드를 찾아 규칙에 따라 다음 단계를 결정.
업무에 맞게 설정하고, 워크플로우에 바로 연결
- 추론은 기본 OFF — 복잡도에 따라 reasoning_effort로 조절
- JSON 모드 · JSON Schema 기반 구조화 출력
- 도구 호출 · 병렬 도구 호출 (parallel_tool_calls)
- H100 2장에서 동시 32요청, 요청당 70 tok/s 이상 유지
- 온프레미스: 양자화 모델은 H100 80GB 1장으로 구동
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="UPSTAGE_API_KEY",
base_url="https://api.upstage.ai/v1"
)
res = client.chat.completions.create(
model="solar-mini4",
messages=[{"role": "user", "content": "계약 금액과 시작일을 JSON으로 추출..."}],
response_format={"type": "json_object"}
)검색·분류·도구 사용·구조화 출력이 대규모로 반복될수록 차이가 커집니다.
업무에 맞는 모델을 고르세요
Solar Open 2는 직접 배포하는 범용 오픈 웨이트 모델, Solar Pro 4는 길고 복잡한 에이전트 업무를 API로 맡기는 모델입니다. 에이전트 실행에서 격차가 가장 크고, 지식·수학·코딩은 대등하며, 한국어 전문 영역(법률·의료·오피스)은 두 모델 모두 우수합니다.
Solar Open 2
자체 하드웨어·온프레미스에서 운영하는 범용 오픈 웨이트 모델
Solar Pro 4
GPU·서빙 인프라 없이 API로 — 다문서·터미널·다단계 도구 호출
Solar Mini 4
추출·분류·검증처럼 정해진 패턴을 낮은 비용으로 반복
국내 서비스부터 글로벌 생태계까지
Solar는 대규모 상용 서비스를 실제로 구동하고 있으며, 글로벌 에이전트 생태계에서도 빠르게 확산되고 있습니다.
Daum 통합검색
AI Overview를 구동하는 Solar
Solar Pro 3가 Daum 통합검색의 AI Overview를 구동하며, 출시 한 달 만에 누적 3,740억 토큰을 처리했습니다.
Arena 에이전트 리더보드에 오른 첫 한국 모델. MiniMax M2.7, Nemotron 3 Ultra와 어깨를 나란히 했습니다.
Solar Pro 4, 출시 직후 OpenRouter Top 10 진입 (2026.08.20 기준)
연동 일주일 만에 Hermes 트래픽이 하루 700억 토큰을 넘어섰습니다.
Solar LLM, 어디서나 연결됩니다
OpenAI 호환 에이전트 스택이라면 엔드포인트와 모델명만 바꾸면 됩니다. 사내망 밖으로 데이터를 보낼 수 없는 조직에는 DTNOW가 Model Pack 형태의 온프레미스 구축을 지원합니다. Upstage는 SOC 2 · ISO 27001 인증 하에 서비스를 운영합니다.
Upstage Console
OpenAI 호환 API — 엔드포인트와 모델명만 바꾸면 마이그레이션 완료
Solar Chat
설치·API 키 없이 브라우저에서 바로 사용
OpenRouter
기존 라우팅 설정에서 그대로 연결
Hermes Agent
Nous Research 에이전트 환경에서 호출
Upstage Studio
노코드 문서 에이전트가 Solar Pro 4로 구동
전용 · 온프레미스
데이터를 사내망 밖으로 내보낼 수 없는 조직을 위한 설치형 배포
온프레미스 권장 사양
Mini 4는 토큰당 3B만 활성화하지만, 전체 가중치는 메모리에 적재되어야 합니다.
Solar LLM, 우리 업무로 직접 확인해 보세요
API 연동부터 온프레미스 Model Pack 구축까지 DTNOW가 함께합니다. 제품문의 annette@dtnow.co.kr