Solar Mini 4：规格、许可证问题，以及如何称呼它

Solar Mini 4 是 Upstage 的紧凑型智能体模型，其招牌技巧与其说是魔法，不如说是算术：它在内存中承载 350 亿个参数，但对任意给定 token 只会激活其中约 30 亿个。这正是 Upstage 将其定位为面向高吞吐量、重复性智能体工作，而不是用来回答你能向模型提出的单个最难问题的全部原因。Upstage 于 2026 年 9 月 22 日发布它，快照标识符为solar-mini4-260922，通过别名 solar-mini4 提供服务，并且它位于更大的 Solar Pro 4 之下，在同一 Solar 家族中而不是与其并列——家族对比是另一个问题，本页不涉及。以下内容是长期参考：该模型是什么、成本如何、能否下载、Upstage 声称什么、独立评估者实际测量到什么，以及今天如何调用它。

下文中的每个数字都在行内标注了来源，而这些来源分为两类。归于 Upstage 的数字是厂商自己公布的说法，读取自 Upstage 的模型文档和模型历史页面，以及 Upstage 自己 2026 年 10 月 1 日的公告文章。归于 Artificial Analysis 的数字是该机构的独立测量结果，发布于 2026 年 9 月 30 日。当两者不一致时，两者都照录，而不做调和。

Solar Mini 4 是什么，以及它由谁发布

Upstage 是发布方。该模型的文档页面用一句话将其描述为“面向智能体（agentic）使用的高性价比紧凑模型”，而这一表述绝非虚言：该模型面向的是智能体连续多次调用模型的这类工作负载——读取表单、决定下一步做什么、调用工具、写出结构化结果——而不是那种要求单次回答尽可能强大的工作负载。

这些标识符比看起来更重要，因为 Solar Mini 是 Upstage 多年来反复使用的一个名称：

• 你作为模型名称传入的别名是 solar-mini4。

• 该别名对应的带日期快照为 solar-mini4-260922，Upstage 为其公布的发布日期是 2026 年 9 月 22 日。

• Upstage 模型历史页面上的每一个更早的 Solar Mini 快照——包括 2024 年和 2025 年发布的版本，以及其中的日语变体——都带有已弃用标记，以及一条指向 solar-mini4 别名的迁移通知。如果你的集成是基于旧版 Solar Mini 编写的，那么当初被告知要迁移到的那个别名，现在解析到的是这个模型，而不是 10.7B 的那个。

• 模型历史页面还将 Solar Mini 4 列为 Upstage 单独的 solar-decide beta 端点背后的基础模型。该端点是一个不同的产品，有自己的定价和行为；此处不涵盖。

大小与架构

Upstage 自己的模型页面明确说明了其架构：总参数 35B，激活参数 3B。这是一种稀疏混合专家（MoE）设计，意味着即便每个 token 只用到其中一小部分，完整的权重集合也必须在内存中存在。

由此产生两个后果，而这两个后果都出自供应商自身：

• 内存需求是由 35B 这一数字决定的，而不是 3B。Upstage 的公告文章明确表示，“完整的 35B 模型权重仍然必须加载到内存中”，并补充说，量化形式可以运行在单块 80GB H100 上，用于本地部署。厂商吞吐量测试中使用的双 H100 配置，被描述为与最低部署要求不同的配置。

• 对比类别是其他 3B 激活参数模型，而不是其他 35B 模型。Upstage 在公告中将 Solar Mini 4 与 Qwen3.6 35B A3B（同样为 3B 激活参数）以及 Nemotron 3.5 Lightning 进行对比，独立排名也将其归入这一类别。Solar Pro 4 是同一系列中更大的兄弟型号，属于不同的购买选择；本页面上的任何内容都不应被解读为与 Pro 4 的对比。

权重是开放的吗？没有发布许可证。

这是模型自身的名称所引出的问题，而截至2026年10月13日，诚实的答案是：无论是在其模型页面还是模型历史页面上，Upstage 都没有为 Solar Mini 4 发布任何许可证，也没有为其发布开放权重声明。该模型没有许可证字段，没有指定许可证名称，也没有提供权重下载。

当与 Upstage 在其他地方的行为进行对比时，这一缺失更为显而易见，因为 Upstage 在确实有意使用开放权重语言时，是会用上它的：

• Upstage 的模型历史页面描述 solar-open2 仍“可在 Hugging Face 上以开放权重形式获取”，并称其为 Upstage 的开放权重模型。

• 同一页面将 solar-10.7b-v1.0称为“Solar Mini 的初始开源版本”。

• 在 Upstage 公开的 Hugging Face 组织中，你可以找到多个 Solar 模型的分词器，以及其他模型的完整权重仓库，但没有 Solar Mini 4 检查点。

所以这种对比是刻意为之、显而易见的：厂商会为其已开放的 Solar 模型打上标签，而 Solar Mini 4 并不在其中。Upstage 提供的替代方案，则是一条本地部署路径——控制台的平台列表将“On-premises”与 Upstage Console 和 Playground 并列列出，公告文章也指出，量化后的模型可装进一张 80GB 的 H100。在厂商协议之下进行的本地部署，与开放权重并非同一回事，本页不会将这两者混为一谈。

上下文窗口和最大输出

Upstage 的模型页面显示 512K 上下文 token，以及最多 128K 输出 token。模型历史页面重复了这两个数字，针对 solar-mini4-260922 快照。

这里有一个数字在各来源之间并不一致，而这类分歧值得如实写出，而不是抹平。Artificial Analysis 列出的上下文窗口大约为 105 万个 token——大约是 Upstage 公布数值的两倍。厂商自己给出的数字才是应当作为依据的那个，因为厂商控制着端点；独立列表正是你要用自己实际的长文档用例去测试、而不是轻信任何一个数字的原因。如果你正在围绕非常大的上下文来规划工作负载规模，就把 512K 视为约定值，把 105 万视为一个未经证实的说法，你必须自己对照 API 加以确认。

模态，以及韩语所处的位置

Solar Mini 4 是一款文本输入、文本输出的模型，而这并非从其名称推断出的假设——它是厂商能力清单所显示的内容。该模型页面列出了聊天和结构化输出，没有其他输入或输出类型：该模型不提供图像输入、音频输入，也不提供文件或视频模态。

语言覆盖范围是规格说明中最可能对读者产生影响的部分，而 Upstage 对此的说明异常具体。模型页面列出了三种语言——英语、韩语和日语——并将它们逐一标注为"输入和输出"，这意味着它们被列为双向的生产级语言，而非仅作输入理解之用。Upstage 自己对该模型的介绍也在文字中表达了同样的观点：它宣称在提供强大的英语和日语支持的同时，还具备流利的韩语能力。

对于韩语工作负载而言，这是一种一流的主张，而不是对以英语为优先的模型的转写；而且它是一项厂商主张——Upstage 是一家韩国公司，其针对该模型的基准测试以韩语进行，包括下文所述的成本测试。我们未能找到任何独立评估者发布过 Solar Mini 4 的韩语评估，因此关于韩语质量的主张只是厂商的一家之言。

Upstage 声称的，以及独立测量得到的

Upstage 于 2026 年 10 月 1 日发布的公告文章报告称：Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 得分为 24.1，据其称，这是该对比中 3B 激活参数模型里的最高综合得分； 83.3%，在 AA-LCR 这一长上下文推理评估上； 47.6%，在 SciCode 上； 25.8%，在 Humanity's Last Exam 上； 22.3%，在 AutomationBench-AA 上，该基准涵盖跨真实 SaaS 应用的多步骤工作流；以及 47.2，在 τ³-Banking 上。

那些都是厂商报告的数据。同一篇帖子还描述了其速度宣称背后的吞吐量测试：在两块 H100 GPU 上处理 32 个并发请求时，每个请求每秒超过 70 个 token，使用 4K 输入 token 和 1K 输出 token 进行测量，未启用前缀缓存，负载测试持续超过 600 秒。条件是厂商的，结果也是厂商的。

Artificial Analysis 于 2026 年 9 月 30 日发布了自己的评估，在供应商引用的同一测试套件上测量了该模型，并将 Intelligence Index 定为 24.05，在 v4.3.2 上——四舍五入后仍是同一个数字——成本为 $0.3634/索引任务，平均为 每个任务 88,300 个输出 token，其中 71,600 个为推理 token，吞吐量为 每秒 204.07 个 token，并且大约 430 秒/任务。Artificial Analysis 的数据是其自身测量结果，通过让模型运行其评测框架得出；它们并非对供应商说法的总结，尤其是每任务成本这一数据，是 Upstage 未公布的。

与这些数字相伴的还有三个诚实的限度：

• 该厂商未发布在同等投入下进行的独立正面对比测试。Upstage 针对 MiMo-V2.5 的成本对比——完成 1,000 组三项任务为 1.25 美元对 2.20 美元，1,000 次多步骤工具调用任务运行为 0.36 美元对 0.61 美元——被 Upstage 描述为一项初步内部测试：在三个韩语任务上各运行三次，温度设为 0 且未启用提示缓存，对比模型通过第三方路由器访问，且不计延迟。该测试运行了两个模型，但并非在独立控制的测试框架下进行，因此结果只是厂商在有利于自身的设置下给出的估算，而非基准测试。

• 有一件事是厂商完全没有公布的。Upstage 没有为 Solar Mini 4 公布任何 Terminal-Bench 结果，也没有公布自家用于长篇任务的智能体编程得分。如果智能体编程正是你的使用场景，那厂商没有给你任何可用于判断的数字。

• 推理功能默认关闭。Upstage 表示，除非你主动要求，Solar Mini 4 不会使用推理，并且开发者可以设置推理强度参数，以匹配任务的复杂程度。仅仅这一项设置，就会让上文中的每一个 token 数量与成本数字朝任一方向变动，因此任何未说明其推理设置的比较，都无法与另一项比较相提并论。

费用是多少，以及如何调用它

Upstage 的模型页面列出了标准费率：每百万输入 token $0.10、每百万缓存输入 token $0.01，以及每百万输出 token $0.40。

围绕这些价格的促销定价相互矛盾，值得直说。Upstage 控制台页面上的横幅写着：“Solar Mini 4 已上线。10 月 22 日（UTC）前享 50% 折扣”。而日期为 2026 年 10 月 1 日的公告文章却给出了不同且自身不可能成立的说法：“Upstage Console 提供 70% 的发布折扣，截至 10 月 10 日 UTC，标准定价于 10 月 1 日 UTC 生效”——一个在生效日期之前就结束的折扣，而且不再与供应商自己网站上的横幅相符。Upstage 还指出，促销日期和条款可能会变更。可靠的当前表述是控制台横幅和模型页面上的标准价格；请将你发现的任何其他折扣数字，包括供应商自己帖子中的，都视为已被取代。

要调用该模型，Upstage 的入门文档展示了该供应商的 OpenAI 兼容客户端指向一个 Upstage 基础 URL，并使用从 Upstage Console 创建的密钥：

• Base URL: https://api.upstage.ai/v1, with chat completions called through that client's chat interface and the model set to solar-mini4. The documentation's own example uses a different Solar model name in its sample call, so substitute the alias rather than copying the snippet verbatim.

• 在同一个示例中，除了 model 参数之外，还有一个可选的 reasoning-effort 参数；这是供应商文档中记载的开启默认关闭的推理功能的方式。

• 根据模型页面和公告文章，该模型支持工具调用与并行工具调用、JSON 模式以及基于 JSON-Schema 的结构化输出。

• Upstage 的模型页面说明，该 API 不会从此端点收集任何数据：输入数据不会用于训练，也不会在服务交付所需范围之外被存储。

• 该模型没有已公布的速率限制。就我们所能找到的范围而言，Upstage 的文档中没有任何地方列出 Solar Mini 4 的每分钟请求数或每分钟 token 数，因此你遇到的任何吞吐量上限，都必须通过实证去发现，而不是从文档中读到。

• 除 API 外，该模型还可通过 Upstage 自家的 Console 和 Playground 访问——模型页面指出，Playground 无需 API 密钥即可试用——也可通过本地部署访问，Upstage 对此采用联系洽询而非下载的方式处理。

关于跨提供商定价计算的一点实用说明：OrcaRouter 收取 0% 加价，并将提供商的标价原样透传，这意味着供应商的费率变动在供应商侧生效的当天，也会同样体现在路由器的数字中。这一点在这里尤其重要，因为上述折扣有一个已公布的结束日期——过了这个日期，该模型的有效费率会在没有任何公告的情况下变动，而透传型路由器会随之变动，而不是按更慢的周期重新定价。

简短版本

Solar Mini 4 是 Upstage 推出的 35B 参数、3B 激活的稀疏混合专家文本模型，发布于 2026 年 9 月 22 日，具有 512K token 上下文窗口、128K 最大输出，支持英语/韩语/日语双向互译、工具调用和结构化输出，价格为每百万输入 token 0.10 美元、每百万输出 token 0.40 美元。其许可状态是悬而未决的问题，而目前的答案是：根本没有答案——Upstage 未发布该模型的任何许可证，也未发布权重，这与其明确标注为开放权重的 Solar 模型形成鲜明对比。其速度与成本表现确实有充分支撑——厂商与独立评估方在核心指数得分上四舍五入后一致——而其韩语质量和折扣条款则仅凭厂商单方面陈述。如果你需要的是该模型的权重，那它并不适合你。如果你需要的是一个廉价、快速、具备韩语能力的 API 背后的智能体端点，那它正合适，而且创建密钥后几分钟内就能调用。