Modellvergleich

Solar Open 100B (Reasoning)
vs. Solar Pro 2 (Preview) (Reasoning)

Vergleich von 2 KI-Modellen · 11 Benchmarks · Upstage

Empfehlung

Upstage logoSolar Open 100B (Reasoning)4 Metrik-Siege

Staerkste Bereiche: Intelligenz, GPQA, HLE

Niedrigster Preis

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Solar Open 100B (Reasoning)

$0.00/1M Eingabepreis

Bestes Reasoning

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Solar Pro 2 (Preview) (Reasoning)

46.5 Reasoning-Score

Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks

Composite Indices

Higher is better; speed and price are normalized

Standard Benchmarks

Only benchmarks with data are shown

Wichtige Unterschiede

Reasoning-Unterschied

Solar Pro 2 (Preview) (Reasoning) liegt 16.5 Punkte vor Solar Open 100B (Reasoning) beim Reasoning.

Top-Wahl-Begruendung

Solar Open 100B (Reasoning) gewinnt 4 messbare Kategorien, darunter Intelligenz, GPQA, HLE, SciCode.

Live compare

Response Face-Off

Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.

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Welche Antwort war nuetzlicher?

Mit führenden KI-Modellen chatten

Nutze Claude, ChatGPT und Gemini zusammen mit EU-gehosteten Modellen wie Deepseek, Qwen und Kimi.

EU-gehostete Inferenz

Server in Deutschland und Finnland. Entwickelt fuer strenge GDPR- und ISO-27001-Compliance-Anforderungen.

Vollständiger Vergleich

Metrik
Top-Wahl
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Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten$0.00/1M$0.00/1M
Output-Kosten$0.00/1M$0.00/1M
Spezifikationen
AnbieterUpstageUpstage
Veröffentlichung17. Dez. 202520. Mai 2025
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz
TTFT
Latenz
Composite-Indizes
Reasoning-Score30.046.5
Intelligenz15.112.5
Standard-Benchmarks
GPQA65.7%57.8%
MMLU Pro76.8%
HLE9.2%5.7%
LiveCodeBench46.2%
MATH 50090.0%
AIME (Original)66.3%
SciCode26.9%16.4%
LCR36.0%
IFBench57.7%
TAU-bench v248.2%
TerminalBench Hard2.3%

Wichtigste Erkenntnisse

Solar Open 100B (Reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.

Solar Pro 2 (Preview) (Reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 46.5 Reasoning-Score,basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.

Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens,geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.

Wann welches Modell sinnvoll ist

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  • Kostensensitive Anwendungen
  • Hohe Verarbeitungslast
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  • Komplexe Reasoning-Aufgaben
  • Forschung und Analyse