Upstage: Solar Pro 3
Sorti le 27 janvier 2026, Upstage: Solar Pro 3 est un LLM d’Upstage centré sur un positionnement très économique. Sa fenêtre de contexte atteint 128 000 tokens, tandis que ses tarifs débutent à 0,15 $ par million de tokens en entrée et 0,6 $ en sortie.
Sorti le 27 janvier 2026, Upstage: Solar Pro 3 est un LLM d’Upstage centré sur un positionnement très économique. Sa fenêtre de contexte atteint 128 000 tokens, tandis que ses tarifs débutent à 0,15 $ par million de tokens en entrée et 0,6 $ en sortie.
Sa tarification se situe 93% sous la moyenne des LLM similaires et environ 36,7 fois sous celle des modèles frontière. Les évaluations Benchable montrent des scores bruts élevés en éthique et en connaissances générales, mais un profil moins convaincant sur les hallucinations.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | Upstage |
| Poids | ▫ n.d. |
| Date de sortie | 27 janvier 2026 |
| Multimodal | non |
| Fenêtre de contexte | 128 000 tokens |
| Modalités (entrée → sortie) | text → text |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| Benchable : Ethics (Baseline) | 99,0 % | 73ᵉ / 159 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : General Knowledge (Baseline) | 95,5 % | 117ᵉ / 161 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Email Classification (Baseline) | 92,0 % | 140ᵉ / 163 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Mathematics (Baseline) | 85,0 % | 92ᵉ / 140 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Coding (Baseline) | 82,0 % | 104ᵉ / 162 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Hallucinations (Baseline) | 52,0 % | 130ᵉ / 146 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Reasoning (Baseline) | 52,0 % | 117ᵉ / 155 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Instruction Following (Baseline) | 50,0 % | 110ᵉ / 163 | benchable | ✅ Mesuré |
Comment se situe-t-il ?
Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles sur chaque dimension évaluée, et à ses voisins de classement.
Benchable : Ethics (Baseline)
Benchable : General Knowledge (Baseline)
Tarifs
| Fournisseur | Entrée / 1M | Sortie / 1M | Cache lecture / 1M |
|---|---|---|---|
| Upstage | 0,15 $ | 0,6 $ | 0,015 $ |
Prix en dollars US par million de tokens.
Sa tarification se situe 93 % en dessous de la moyenne des LLM similaires, et 36,7 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol, Gemini 3.5 Flash).
Coût & vitesse agentiques
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Coût moyen par benchmark — Benchable | 0,01 $ |
| Latence moyenne par benchmark — Benchable | 8 min 16 s |
Coûts et durées réels mesurés en exécutant le modèle comme agent. PinchBench = un run complet de 147 tâches (harness OpenClaw) ; Benchable = moyenne par benchmark. Sources : PinchBench, Benchable.ai.
Notre analyse
Forces. Le coût constitue le principal avantage de Solar Pro 3, avec une tarification très inférieure à celle des modèles comparables et haut de gamme. La fenêtre de 128 000 tokens complète ce positionnement. Sur Benchable, Ethics (Baseline) représente son meilleur résultat brut avec 99%. Le modèle obtient aussi des scores supérieurs à 80% en General Knowledge, Email Classification, Mathematics et Coding.
Limites et points d’attention. Les rangs relativisent fortement ces scores bruts. Solar Pro 3 se situe en retrait sur l’ensemble des évaluations Benchable, notamment en classification d’e-mails et en code. Ethics ne le distingue pas davantage puisqu’il partage la 73e place avec 30 autres modèles. Ces benchmarks sont plafonnés et leurs scores départagent donc mal les participants. Hallucinations constitue la faiblesse la plus nette : avec 52%, le modèle partage la 130e place sur 146 avec quatre concurrents. Solar Pro 3 reste surtout pertinent pour des usages sensibles au coût et compatibles avec ce niveau de performance.
Sources des données : OpenRouter (openrouter.ai) · LLM-Stats (llm-stats.com) · Benchable.ai (benchable.ai).