Solar Open在三语基准测试中领先DeepSeek
韩语能力是DeepSeek的2倍
据悉，Upstage自主开发的大型语言模型（LLM）“Solar Open 100B（Solar Open）”展现出相比中国DeepSeek等全球模型更为出色的性能。Solar Open是参与政府主导的自主人工智能（AI）基础模型项目的Upstage推出的成果。
6日据Upstage介绍，参数规模为1000亿个（100B）的Solar Open，与中国DeepSeek的AI模型“R1（DeepSeek R1-0528-671B）”相比，在韩语（110%）、英语（103%）、日语（106%）等三种语言的主要基准测试中取得了更优成绩。Solar Open的模型规模仅为DeepSeek R1的15%。
尤其是其韩语能力明显优于全球模型。在韩国文化理解度（Hae-Rae v1.1）、韩语知识（CLIcK）等主要韩语基准测试中，表现出超过DeepSeek R1两倍以上的性能差距；与规模相近的OpenAI开源模型“GPT-OSS-120B-Medium”（GPT-OSS）相比，也展现出领先约100%的性能。
在数学、复杂指令执行、智能体等高阶知识领域，Solar Open与DeepSeek R1实现了相当的性能水平；在综合知识与代码编写能力方面，则与GPT-OSS表现相近。
Upstage表示，此次成果得益于约20万亿标记规模的高质量预训练数据集。为解决韩语数据不足的问题，Upstage在训练中利用了合成数据以及金融、法律、医学等领域的专门数据。今后将通过韩国智能信息社会振兴院（NIA）的“AI Hub”开放部分数据集。
Solar Open采用由129个专家模型组成的“MoE（专家混合，Mixture-of-Experts）”结构，在实际运算中仅激活120亿个参数，从而提升效率。同时，通过图形处理器（GPU）优化，将每秒标记处理量（TPS）提升约80%，并开发了自有强化学习（RL）框架“SnapPO”，将训练周期缩短了50%。仅由此带来的GPU基础设施成本节约规模就达到约120亿韩元。
Upstage以“from scratch”（从零开始）方式开发Solar Open，自主完成了从数据构建到训练的全流程。Upstage一方面在全球AI开源平台“Hugging Face”上公开该模型，另一方面还发布了涵盖开发过程和技术细节的技术报告。
Upstage代表 Kim Seonghun 表示：“Solar Open是Upstage从头自主训练出的模型，是最能深刻理解韩国情感和语言语境、既具韩国特色又面向全球的AI”，“此次Solar Open的发布将成为开启韩国式前沿AI时代的重要转折点”。
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