
Solar Mini 4 vs Gemma 4 12B: en checkpoint du laddar ner och en modell du anropar
- OpenAINYOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2237Intelligens
- OpenAINYOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248Intelligens
- OrcaNYOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $5.00 per 1M tokens
- orcaNYOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 per 1M tokens
- deepseekNYDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-09-1040Intelligens
- openaiOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453Intelligens77Kodning
- googleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241Intelligens76Kodning
- qwenQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245Intelligens76Kodning
- anthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153Intelligens82Kodning
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 per 1M tokens
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642Intelligens72Kodning
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.22 / $0.66 per 1M tokens
- z-aiZ.ai: GLM 5.32026-08-1845Intelligens75Kodning
- obsidianQwen3.8 27B2026-08-1534Intelligens68Kodning
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4 Pro 08132026-08-1236Intelligens69Kodning
- grokSpaceXAI: Grok 4.62026-08-1244Intelligens77Kodning
- metaMeta: Muse Spark 1.22026-08-0540Intelligens72Kodning
- qwenQwen: Qwen3.8 Max2026-08-0345Intelligens76Kodning
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash 07312026-07-3134Intelligens69Kodning
- minimaxMiniMax: MiniMax-H32026-07-31minimax/minimax-h3
Den kortaste ärliga jämförelsen mellan Solar Mini 4 och Gemma 4 12B är att den ena är en fil och den andra är en slutpunkt. Upstages Solar Mini 4 är en mixture-of-experts-modell med 35 miljarder parametrar, varav 3 miljarder parametrar är aktiva per token, ett kontextfönster på 512 000 token och inga öppna vikter – du når den via Upstage Console, Playground eller en lokal driftsättning som du ordnar med leverantören. Gemma 4 12B är en dense checkpoint med 11,95 miljarder parametrar under Apache 2.0, nedladdningsbar idag, som körs i ungefär 16 GB enhetligt minne på en bärbar dator. Båda är byggda för agentiskt arbete, båda tar ett långt dokument som indata, och de konkurrerar inte om samma plats i din stack, eftersom den ena har en minnesnota och den andra har en tokennnota.
Den distinktionen går förlorad eftersom de två modellerna ser likadana ut i en funktionslista. Båda resonerar, båda anropar verktyg, båda producerar strukturerad utdata, båda hanterar engelska, koreanska och japanska. Skillnaderna som avgör frågan finns någon annanstans: vad som händer klockan 3 på natten när systemet ligger nere, vad ditt regelefterlevnadsteam säger om var data finns, och om du betalar per token eller per GPU-timme.
Specifikationskontrasten, dimension för dimension
• Arkitektur — Solar Mini 4 är gles: 35B totala parametrar, 3B aktiva per token. Gemma 4 12B är tät: var och en av dess 11,95B parametrar körs för varje token. Solar lagrar tio gånger så många vikter och beräknar med en fjärdedel av dem; Gemma lagrar en fjärdedel och beräknar med alla.
• Var den körs — Solar Mini 4 körs på Upstages infrastruktur (Console, Playground) eller i din egen miljö enligt ett lokalt (on-premises) upplägg. Gemma 4 12B körs på din hårdvara: cirka 16 GB enhetligt minne vid full precision, närmare 8 GB vid 4-bitars, och den får plats på ett enda konsumentgrafikkort eller en bärbar dator i M-serien.
• Vikter — Apache 2.0 för Gemma 4 12B, vilket innebär kommersiell användning, modifiering och vidaredistribution utan intäktströskel. Stängda för Solar Mini 4. Upstage har tidigare släppt öppna vikter, men inget i det här släppet säger att man planerar att göra det här.
• Kontext – 512 000 tokens för Solar Mini 4, med upp till 128 000 tokens i utdata. Gemma 4 12B är 256 000 tokens, medan Artificial Analysis listar 260K på sin modellsida. Solar är den längre av de två, och skillnaden är inte marginell.
• Modaliteter – Gemma 4 12B är multimodal utan encoder: bildpatchar och 16 kHz-ljud projiceras direkt in i språkmodellens inbäddningsrymd, så den tar emot text, bild, ljud och video och returnerar text. Solar Mini 4 är text in, text ut. Detta är den enda dimensionen där Gemma vinner ohotat och med stor marginal.
• Pris — Solar Mini 4 listas till $0,10 per miljon indatatoken och $0,40 per miljon utdata, med cachad indata till $0,01; en lanseringskampanj med 50 % rabatt pågår till och med den 22 oktober 2026. Gemma 4 12B kostar inget att ladda ner, och Artificial Analysis angav hostad inferens till $0,10 för indata och $0,30 för utdata per miljon när dess sida hämtades den 22 september 2026.
• Kunskapsgräns – februari 2026 för Solar Mini 4; Gemma 4 12B släpptes den 3 juni 2026 med en kunskapsgräns i januari 2025. Båda är så pass inaktuella att hämtning inte är valfritt.
• Oberoende poäng — Solar Mini 4 har inga ännu, en dag efter lanseringen. Gemma 4 12B har ett Artificial Analysis Intelligence Index på 14, rankad 22:a av de 142 modeller som följs i sin klass, vid 112,7 utdatatokens per sekund.
Vad Gemma 4 12B egentligen är till för

Gemma 4 12B finns till för att placera en kapabel multimodal modell någonstans där du har kontroll. Googles positionering vid lanseringen var att den närmar sig företagets egen 26B mixture-of-experts-modell med mindre än halva minnesåtgången, och att den slår föregående generations Gemma 3 27B när det gäller resonemang, vetenskap och dokumentuppgifter. De tillverkarrapporterade siffrorna bakom påståendet är starka för storleken: 77,2 % på MMLU-Pro, 78,8 % på GPQA Diamond, 94,9 på DocVQA och 88,4 på InfoVQA – alla Googles egna siffror och inte oberoende reproducerade.
Det intressanta ingenjörsbeslutet är att Gemma 4 12B inte har några separata bild- eller ljudkodare. Bildpatchar projiceras in i modellens inbäddningsutrymme genom en enda matrismultiplikation; rå ljuddata matas in på samma sätt. Det tar bort minnes- och latenskostnaden för att köra två extra torn vid sidan av språkmodellen, och det är därför en multimodal modell får plats i 16 GB. Det innebär också att språkmodellen absorberar arbetet som kodarna skulle ha gjort, vilket är en verklig avvägning för fin visuell detalj.
För agentarbete är den praktiska konsekvensen att Gemma 4 12B är den enda av dessa två modeller som kan läsa en skärmbild, en skannad sida eller en röstanteckning som en del av loopen. Om din agents jobb innebär att titta på något är jämförelsen över innan den ens börjar.
Vad Solar Mini 4 faktiskt är till för
Solar Mini 4 riktar sig mot det motsatta fallet: högfrekvent, kostnadskänsligt arbete där indata är text och volymen är stor. Upstages egen beskrivning är "svarhastighet och kostnad spelar roll", och antalet aktiva parametrar på 3B är mekanismen. En sparse-modell med denna andel är billig att köra, vilket är anledningen till att Upstage kan lista $0.10 per miljon indata-tokens för något med ett 512K-fönster.
512K-kontexten är det vassare vapnet. Det är samma siffra som Upstage levererar på Solar Pro 4, sitt flaggskepp, vilket innebär att den kompakta modellen inte blir snuvad på dokumentkapacitet — ett 400-sidigt avtal, en komplett kodbas, ett års supportärenden. Gemma 4 12B:s 256K är generöst enligt alla normala mått och hälften av Solars enligt detta mått.
Resonemang är nytt för Mini-serien. Förra generationens solar-mini-modeller ignorerar helt en reasoning_effort-parameter; Solar Mini 4 accepterar en, och tredjeparts agentverktyg har uppdaterats för att behandla den som resonemangskompetent i stället för att deny-lista den. Upstage lanserade också Solar Jev samma dag, en beta-beslutsslutpunkt som körs på Solar Mini 4 och som returnerar ett val, en poäng eller en sannolikhet utan någon prosa alls – en signal om vilka arbetsbelastningar Upstage anser att modellen är till för.
I skrivande stund har Solar Mini 4 inte en enda oberoende siffra. Inget Intelligence Index, ingen Agent Arena-placering och inte heller någon benchmarktabell från Upstage – ändringsloggsposten innehåller specifikationer och inga poäng. Den enda någorlunda tredjepartssiffran i omlopp är en självrapporterad test400-körning från en community-wrapper, bedömd av en annan modell enligt en angiven bedömningsmall, där Solar Mini 4 fick 98,4 % fältnoggrannhet vid reasoning_effort=none och i genomsnitt 1,21 sekunder per anrop. Det är en utvecklares jämförelse mot sin egen testrigg, och det är inte ett skäl att fatta ett produktionsbeslut utifrån det.
Jämförelsen som avgör saken

Om du har GPU:er och en anledning att hålla data internt, tävlar Gemma 4 12B egentligen inte alls med Solar Mini 4 — den tävlar med din elräkning. Du laddar ner den en gång, du kör den för alltid, du betalar inget per token, och du får multimodala indata som Solar Mini 4 inte erbjuder till något pris. Kostnaderna som dyker upp senare är operativa: någon måste äga serveringsstacken, någon måste hantera uppgraderingen när Google släpper nästa, och din genomströmning begränsas av hårdvaran du köpte.
Om du inte har några GPU:er, eller om du har det och arbetsbelastningen är ojämn, är Solar Mini 4 det alternativ som inte kräver någon kapitalkostnad. Du betalar 0,05 USD per miljon indatatokens under lanseringskampanjen och 0,10 USD efteråt, du får dubbelt så stort kontextfönster och du får ett leverantörs-SLA i stället för en personsökare. Det du avstår från är vikterna, den multimodala indatan och varje möjlighet att svara på frågan "vad händer med mina data" med "den lämnar aldrig den här byggnaden."
Prisjämförelsen är närmare än rubriken antyder och värd att göra noggrant. Till listpris kostar Solar Mini 4 och hostad Gemma 4 12B lika mycket för indata ($0,10) och Gemma är billigare för utdata ($0,30 mot $0,40). Under Upstages kampanj kostar Solar hälften av det på båda. Om din arbetsbelastning är indatatung – långa dokument, korta svar – är de två i praktiken lika vid listpris och Solar är billigare i dag. Om den är utdatatung är Gemma billigare om inte kampanjen pågår.
Att köra någon av dem utan att bygga om din stack
Det besvärliga med det här beslutet är att det inte uppenbart går att backa. Att ladda ner Gemma 4 12B binder dig till en serving-stack; att införa Solar Mini 4 binder dig till en API-utformning. Vilket du än väljer är växlingskostnaden det som hindrar dig från att omvärdera om sex månader, och det ärliga skälet att behålla en router i bilden är att hålla den kostnaden nära noll.
En sak att vara korrekt om: OrcaRouter routar inte någon Upstage-modell, så Solar Mini 4 är inte tillgänglig här – den kommer från Upstages eget API och flera tredjepartsplattformar. Vi routar Googles större Gemma 4-storlekar, 26B-A4B och 31B, men inte 12B-checkpointen som den här artikeln handlar om. Vad plattformen faktiskt är till för i det här sammanhanget är jämförelsen du gör efter den här: när du väl har bestämt "kompakt agentmodell, text in" blir den intressanta frågan vilken av dem, och den frågan besvarar du genom att sätta tre av dem bakom en nyckel och mäta på din egen trafik i stället för att läsa ännu ett specifikationsblad. En routing-DSL som komponerar flera modeller till ett enda anrop är sättet att köra det testet utan att skriva tre integrationer.

Vilken ska man välja?
Ta Gemma 4 12B om du har hårdvaran, om din agent behöver titta på bilder eller lyssna på ljud, om du behöver vikterna för finjustering, eller om svaret på "vart tar data vägen" måste vara "ingenstans." Ta Solar Mini 4 om du inte vill köra inferens, om dina indata är lång text och dina utdata är korta, om ett 512K-fönster spelar roll, eller om du behöver en koreansk-först-modell med ett leverantörsavtal bakom sig.
Om du är osäker är utslagsgivaren inte ett benchmark. Det är frågan du ännu inte kan besvara om Solar Mini 4: ingen utanför Upstage har mätt den. Gemma 4 12B har ett Intelligence Index på 14 och en offentlig rankning; Solar Mini 4 har ett specifikationsblad, ett pris och en kampanj som löper ut den 22 oktober. Att testa den kostar dig några dollar under den perioden. Att satsa din produktionsväg på den kostar dig en omskrivning om siffrorna, när de väl kommer, är ogynnsamma.
