GPT
הוספת כלי
S

Solar-Open2-250B

קוד פתוח

upstageother2026-07-22

  • transformers
  • safetensors
  • solar_open2
  • text-generation
  • upstage

מודל ענק בקוד פתוח עם חלון של מיליון טוקנים, שמפעיל רק 15 מיליארד פרמטרים לכל מילה. הוא פונה למי שבונה סוכנים עצמאיים ומריץ קוד או ניתוח מסמכים כבדים.

  • 250Bפרמטרים
  • 1,048,576טוקנים בהקשר
  • 466 GBמשקל הקבצים
  • 13,782הורדות בחודש

מה זה

מדובר בארכיטקטורת תערובת מומחים שמשלבת מנגנון קשב היברידי. מתוך 48 שכבות, רק רבע שומרות זיכרון מטמון מסורתי, והשאר משתמשות בקשב ליניארי שחוסך מקום בזיכרון כשעובדים עם טקסטים ארוכים במיוחד. בכל צעד חישוב המודל מנתב מידע לשמונה מומחים ספציפיים ועוד מומחה אחד משותף, מתוך 321 מומחים קיימים.

הבדיקות מראות יתרון ברור במשימות סוכניות ובכתיבת קוד. במבחן LiveCodeBench הוא עוקף את DeepSeek-V4-Flash ורושם 92.4 לעומת 92.3, ובמבחן APEX-Agents הוא משיג 16.6 מול 13.2 של אותו מתחרה. מצד שני, במשימות חשיבה מדעית קשות ללא כלים הוא נעצר בציון 28.8, פחות מ־32.3 של דיפסיק, כך שהוא מצטיין בעיקר כשיש לו כלים להפעיל.

מתאים ל

  • הרצת סוכני קוד מקומיים

    חיבור ישיר לכלי כמו Claude Code דרך ממשק הודעות, עם תוצאה של 70.4 במדד SWE-Bench.

  • עיבוד מסמכי ענק באנגלית

    חלון הקשר של מיליון טוקנים עם ניצול זיכרון מופחת הודות לקשב ליניארי בשלושה רבעים מהשכבות.

  • אוטומציה עם קריאות לכלים

    תמיכה מובנית בפרוטוקול MCP וארכיטקטורת מומחים יעילה שמשפעלת רק 15B פרמטרים לקריאה.

איפה זה נופל

המודל מוגדר רשמית רק לאנגלית, קוריאנית ויפנית. עברית לא נתמכת כאן, ואם תנסו להריץ עליו טקסטים מקומיים הוא עלול להמציא מילים או לקרוס לחלוטין. הוא גם נופל מול המתחרים המובילים במשימות מסוף מורכבות, עם 28.3 בלבד ב־Terminal Bench Hard לעומת 41.7 של MiMo-V2.5. בנוסף, אם לא תקצו תקציב טוקנים מספיק גבוה, תשובות החשיבה שלו עלולות להיחתך באמצע ולהחזיר פלט ריק לגמרי.

שאלות
נפוצות

האם המודל יפעל בצורה אמינה בעברית?

החומר הרשמי מציין תמיכה באנגלית, קוריאנית ויפנית בלבד. אין תיעוד לאימון או בדיקות בעברית, ולכן לא מומלץ להסתמך עליו למשימות בשפה זו.

למה generation מחזיר לפעמים תשובה ריקה?

בלוק החשיבה של המודל מוגדר לעד 131,072 טוקנים. אם מגבלת max_tokens נמוכה מדי, הוא מסיים את מכסת הטוקנים לפני הפקת התשובה הסופית, ולכן צריך להגדיל את התקציב עד 256K.

האם אפשר להריץ את המודל על כרטיס RTX בודד?

המשקל המלא שוקל 466 גיגה ב־108 קבצים ודורש לפחות 4 מאיצי H200. כרטיס ביתי פשוט לא יחזיק את המודל, אלא אם משתמשים בגרסאות מכווצות ייעודיות.

איך מריצים

כדי להריץ אותו במשקל המקורי צריך שרת עם לפחות ארבעה מאיצי H200 של 141 גיגה, והחברה ממליצה על שמונה מאיצים כאלה לעבודה יציבה. הרצה מקומית דורשת פורק ייעודי של vLLM עם עיבוד מקבילי ברמת המומחים. קיימות גרסאות מכווצות של NotaAI בארבעה ביט אם התקציב שלכם מוגבל.

אם אין לכם חומרה בעשרות אלפי דולרים בחודש או שאתם לא מנצלים את מלוא חלון ההקשר, עדיף להשתמש בנקודת קצה מנוהלת במקום להחזיק אשכול כזה פתוח.

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="upstage/Solar-Open2-250B")
print(pipe("שלום"))

הקבצים

108 קבצים במאגר, 466 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון הוא רישיון ייעודי של Upstage. הוא מתיר שימוש אך מטיל תנאים קשיחים על מודלים נגזרים: כל מודל שתאמנו, תזקקו או תשפרו על בסיסו חייב להתחיל בשם Solar, להציג באופן בולט את הכיתוב Built with Solar בחומרים השיווקיים, ולצרף את נוסח הרישיון המקורי.

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗