Upstage: Solar Pro 3
Upstage: Solar Pro 3 est un LLM publié par Upstage le 27 janvier 2026, avec une fenêtre de contexte de 128 000 tokens. Son positionnement principal tient à un prix très bas pour sa catégorie, avec une tarification annoncée nettement inférieure à celle des LLM similaires.
Upstage: Solar Pro 3 est un LLM publié par Upstage le 27 janvier 2026, avec une fenêtre de contexte de 128 000 tokens. Son positionnement principal tient à un prix très bas pour sa catégorie, avec une tarification annoncée nettement inférieure à celle des LLM similaires.
Le modèle se distingue moins par une domination dans les classements Benchable que par un compromis coût, contexte long et performances généralistes. Les données disponibles reposent sur 2 sources concordantes, ce qui donne un socle de comparaison limité mais cohérent.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | Upstage |
| 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 % | 114ᵉ / 248 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : General Knowledge (Baseline) | 95,5 % | 182ᵉ / 250 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Email Classification (Baseline) | 92,0 % | 226ᵉ / 254 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Mathematics (Baseline) | 85,0 % | 132ᵉ / 217 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Coding (Baseline) | 82,0 % | 162ᵉ / 248 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Hallucinations (Baseline) | 52,0 % | 210ᵉ / 229 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Reasoning (Baseline) | 52,0 % | 181ᵉ / 239 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Instruction Following (Baseline) | 50,0 % | 173ᵉ / 252 | benchable | ✅ Mesuré |
Comment se situe-t-il ?
Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles « grand public » sur chaque dimension, 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 92 % en dessous de la moyenne des LLM similaires, et 32,2 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro Preview).
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. Upstage: Solar Pro 3 affiche ses meilleurs signaux sur Ethics (Baseline) et General Knowledge (Baseline), avec des scores élevés même si les rangs restent plutôt intermédiaires dans les classements Benchable. Mathematics (Baseline) constitue aussi un point relativement solide par rapport à ses autres résultats, tandis que la fenêtre de 128 000 tokens le rend adapté à des entrées longues. Son avantage le plus net reste économique : le tarif est annoncé 92% sous la moyenne des LLM similaires et environ 32,2 fois moins cher que les modèles frontière, avec un prix d’entrée très bas et un coût de sortie contenu.
Limites et points d'attention. Les classements Benchable ne placent pas Solar Pro 3 parmi les modèles dominants de sa catégorie. Email Classification (Baseline) et Coding (Baseline) apparaissent dans la partie basse des classements, ce qui limite son intérêt pour les tâches spécialisées de tri d’e-mails ou de programmation exigeante. Le point le plus fragile concerne Hallucinations (Baseline), où le rang est très bas, signalant un risque important sur la fiabilité factuelle. L’usage le plus cohérent concerne donc des traitements généralistes à grand volume, sensibles au coût, avec contrôle externe des réponses lorsque l’exactitude est critique.
Sources des données : OpenRouter (openrouter.ai) · Benchable.ai (benchable.ai).