Solar Open 100B
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Upstage
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- Korea (Republic of)
- Publicado
- 31 December 2025
- Autores
- Upstage AI
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Language modeling/generation, Chat
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 102B
- Datos de entrenamiento
- 19,700,000,000,000 tokens
102B, of which 12B active
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómputo de entrenamiento
- 1.4 × 10²⁴ FLOP
In direct correspondence with Epoch AI, Upstage confirmed that the training cost of Solar Open 100B was ~$8.4 million. using 6 * active parameters * training tokens, training FLOP is 6 * 12 billion * 19 trillion = ~1.4e24 FLOP
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Tiempo de reloj
- 1,572 hours (65.5 days)
"Approx. 65.5 days (Net training time excluding downtime)" per email
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- API access
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Por qué se rastrea
- Training cost
- Confianza de registro
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Upstage's flagship 102B-parameter large language model
- Última actualización
- 23 July 2026
Qué significan los números
Acerca de este modelo
Solar Open 100B fue publicado por Upstage, en el país registrado como Korea (Republic of), durante December 2025. La organización editora está clasificada como industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Chat.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Cómo fue entrenado
El entrenamiento consumió alrededor de 1.4 × 10²⁴ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 19,700,000,000,000 tokens de texto
Su criterio de inclusión: training cost.
Respuestas
Solar Open 100B — preguntas comunes
Solar Open 100B— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 1.4 × 10²⁴ FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
Solar Open 100B— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
Solar Open 100B— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Solar Open 100B— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 102B. 102B, of which 12B active. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
Solar Open 100B— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Upstage, basado en Korea (Republic of), una organización categorizada como industry.
Solar Open 100B— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en December 2025.
Solar Open 100B— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Chat. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.