Solar Pro 4

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Solar Pro 4는 문서를 읽고, 도구를 실행하고, 결과물까지 만드는 실제 업무를 끝까지 수행하도록 만든 에이전트향 모델입니다. AI에게 질문해서 답을 얻는 것과, 일을 맡기는 것은 다릅니다. 질문은 답이 오면 끝나지만, 일은 여러 단계를 거쳐야 끝납니다. 계약서를 검토하고, 여러 파일의 숫자를 대조하고, 중간 결과를 검증한 뒤 다음 단계로 넘기는 식입니다. 한 단계에서 잘못된 값이 나오거나 작업이 멈추면, 결국 사람이 전체를 처음부터 다시 확인해야 합니다. Solar Pro 4는 이 과정을 기준으로 만들었습니다. Solar Pro 3와 비교하면 에이전트 능력이 크게 향상되었고, 긴 문서, 터미널 작업, 멀티턴 도구 사용처럼 실제 업무와 가까운 평가에서 개선 폭이 특히 두드러집니다. 그리고 근거가 없으면 답을 지어내는 대신 확인할 수 없다고 답합니다. [ Upstage Console에서 Solar Pro 4 시작하기 ] Solar Pro 4는 512K 컨텍스트와 최대 128K 출력을 지원합니다. 계약서, 보고서, 데이터 파일 여러 개를 나누지 않고 한 세션에 넣고 작업하는 에이전트 업무의 기본 조건입니다. 입력과 출력 모두 영어, 한국어, 일본어를 지원하며, 응답 속도는 reasoning effort로 조절합니다. 깊은 추론이 필요한 작업은 높게, 실시간 응대가 필요한 작업은 낮게 설정하면 되고, 낮은 effort에서는 일반 챗봇 수준의 속도로 응답합니다. 모델의 상세 스펙은 개발자문서 에서 확인할 수 있습니다. Solar Pro 3에서 Solar Pro 4로: 에이전트 능력의 도약 개선 폭이 가장 큰 곳은 실무 성패를 가르는 에이전트 평가입니다. 터미널 작업 (Terminal-Bench v2.1) : 12 → 57, 약 4.8배 멀티턴 도구 사용 (τ³-Banking) : 9 → 23, 약 2.6배 긴 문서 추론 (AA-LCR) : 31 → 71, 약 2.3배

이번 개선에는 업스테이지가 구축해 온 OfficeVerse가 큰 역할을 했습니다. Solar Open 2 개발 단계부터 만들어 온 자체 파이프라인으로, 실제 공개 데이터를 기반으로 11개 산업 도메인, 12개 태스크 유형의 사무 업무를 합성하고 작업마다 성공과 실패를 채점합니다. 분석 업무는 Excel로, 발표 업무는 PowerPoint로. 실제 업무가 흘러가는 형태 그대로 모델을 훈련하고 검증한 것입니다. 한국어 사무 업무를 평가하는 Ko-GDPval도 이 작업의 일부입니다. Solar Open 2와 Solar Pro 4: 무엇을 언제 쓰나 업스테이지는 두 개의 최신 모델을 함께 제공합니다. 목표가 다릅니다. Solar Open 2는 직접 배포해 쓰는 범용 오픈웨이트 모델입니다. 자체 하드웨어에서 돌리고, 온프레미스로 운영하며, 데이터를 밖으로 내보내지 않아야 하는 조직에 맞습니다. Solar Pro 4는 더 길고 복잡한 상용 에이전트 워크로드를 겨냥합니다. 문서 여러 개를 오가고, 터미널에서 작업을 실행하고, 도구 호출을 여러 단계 이어가야 끝나는 업무입니다. GPU와 서빙 인프라 없이 API로 바로 쓰고, 반복 호출을 전제한 가격으로 운영합니다 Solar Pro 4는 처음부터 에이전트 업무에 맞춰 설계한 모델입니다. 그래서 두 모델의 차이는 에이전트 실행에서 벌어집니다. 터미널 작업 +13.7, 웹 리서치(BrowseComp) +11.9, 실무 산출물(GDPval) +9.7. 지식, 수학, 코딩은 Solar Open 2와 유사한 수준이고, 한국어 실무(법률, 의료, 사무)는 양쪽 모두 높은 가운데 Solar Pro 4가 소폭 앞섭니다. 직접 배포하는 범용 모델이 필요하면 Solar Open 2, 더 길고 복잡한 업무를 API로 맡기려면 Solar Pro 4입니다.

분류 벤치마크 Solar Open 2 Solar Pro 4 차이

Agent execution Terminal-Bench v2.1 43.2 57.0 +13.8

GDPval-AA v2 31.4 38.8 +7.4

BrowseComp* 37.3 49.2 +11.9

SWE-Bench Verified (OpenHands)* 69.2 70.6 +1.4

MCP-Atlas* 58.2 61.4 +3.2

APEX-Agents* 16.6 18.7 +2.1

τ³-Banking 18.1 23.0 +4.9

Long documents AA-LCR 62.7 71.0 +8.3

Knowledge, reasoning, coding GPQA Diamond 85.6 89.0 +3.4

MMLU-Pro* 86.2 86.3 +0.1

LiveCodeBench* 87.0 87.8 +0.8

AIME 2026* 95.7 95.3 -0.4

Korean and Japanese work KMMLU-Pro* 78.4 79.2 +0.8

KBL (law)* 75.5 77.5 +2.0

KorMedMCQA (medicine)* 93.0 93.2 +0.2

Ko-GDPval* 86.8 87.3 +0.5

Arena-Hard v2 (Japanese)* 75.3 81.9 +6.6

MMLU (Japanese)* 89.3 89.5 +0.2

IFEval (Japanese)* 82.5 81.6 -0.9

• 표시한 벤치마크는 동일한 내부 평가 환경에서 측정한 결과입니다.

실제 업무를 끝까지: Excel에서 보고서와 발표자료까지 벤치마크 점수가 높아도 실제로 일을 끝내지 못하면 실제 업무에서 사용할 수 없습니다. 그래서 Solar Pro 4에 가상 커피 브랜드 솔라빈커피의 상권분석 업무를 통째로 맡겼습니다. 입력은 출점 규정 문서 1건과 상권 데이터 파일 6개. 프롬프트 세 번으로 Solar Pro 4는 후보지 10곳을 규정에 따라 심사하고, 세 개의 산출물을 이어서 만들었습니다.

프롬프트 세 번으로 상권 데이터가 Excel 워크북, 검토 보고서, 발표자료를 완성됩니다. 후보지 10곳을 규정에 따라 심사해 PASS/FAIL을 조건부서식으로 표시했습니다. 5개 시트의 워크북으로 정리됩니다. 워크북에서 계산한 숫자가 검토 보고서에 그대로 이어집니다. 앞 단계의 값이 다음 산출물에서 바뀌지 않는 것이 이 작업의 핵심입니다. 같은 계열의 실무 에이전트 7종은 Solar Pro 4 Agent Cookbook 으로 공개합니다. Excel 워크북 생성, 근거 기반 Word 보고서, 차트와 발표자 노트를 포함한 PowerPoint까지, 시스템 프롬프트와 실제 출력, 통과 기준을 함께 제공합니다. 근거 위에서 답합니다 실무에서 가장 위험한 답은 단순히 틀린 답이 아니라, 확인되지 않은 내용을 사실처럼 말하는 답입니다. 모델이 문서에 없는 숫자나 조항을 한 번 지어내면 다음 단계로 그대로 넘어가고, 결국 문서 전체를 다시 검토하게 됩니다. 그래서 Solar Pro 4는 근거가 없으면 답을 채우는 대신 확인할 수 없다고 답하도록 만들었습니다. 가상 용역계약서와 견적서를 주고 10개 질문을 던졌습니다. 문서에 답이 있는 질문 5개, 없는 조항을 노리는 함정 5개입니다.

질문마다 판정이 다릅니다. 는 조항은 근거와 함께 답하고(grounded), 없는 조항은 없다고 답하고(not-in-document), 두 문서의 금액이 다른 것은 불일치로 보고합니다(mismatch). 제공한 문서에서는 질문 내용의 일부만 언급하고 있습니다. 이에 따라 Solar Pro 4는 지체상금은 제16조를 근거로 답하고, 중도해지 위약금은 계약서에 규정이 없다고 구분해 답합니다. 있는 조항은 찾고, 없는 조항은 만들지 않습니다. 이 두 가지를 함께 해내는 것이 핵심입니다. 무엇이든 답하는 모델은 없는 내용을 만들어내고, 답을 무조건 회피하는 모델은 틀리지는 않지만 쓸모가 없습니다. 신뢰할 수 있는 모델은 언제나 답하는 모델이 아니라, 답할 근거가 있는지 먼저 판단하는 모델입니다. 유사한 예제는 Solar Pro 4 Agent Cookbook 의 리서치 에이전트에서도 확인할 수 있습니다. 문장마다 출처를 연결하고, 근거를 찾지 못한 내용에는 확인 불가 라벨을 붙입니다. 가격

Item Per 1M tokens

Input $0.30

Cached Input $0.06

Output $1.20

에이전트 업무의 비용은 한 번의 호출로 끝나지 않습니다. 문서를 읽고, 도구를 호출하고, 결과를 검증하는 과정에서 모델을 여러 번 사용합니다. 그래서 중요한 것은 토큰 가격뿐 아니라, 재시도를 포함해 하나의 업무를 끝내는 데 드는 총비용입니다. 완주율이 높고 잘못된 도구 호출이 줄면 실패한 작업을 다시 돌리는 비용도 줄어듭니다. 출시 프로모션 출시를 기념해 Upstage Console에서 9월 10일(UTC 기준)까지 Solar Pro 4를 90% 할인된 가격으로 제공합니다. 기존 API 코드에서 모델명과 엔드포인트만 바꾸면 바로 시작할 수 있습니다. 지원 플랫폼 Upstage Console : API로 호출합니다. OpenAI 호환이라 엔드포인트와 모델명( solar-pro4 )만 바꾸면 기존 코드에서 바로 동작합니다. SolarChat : 설치와 API 키 없이 브라우저에서 바로 사용할 수 있습니다. OpenRouter : 쓰던 라우팅 환경에서 그대로 연결합니다. Hermes Agent : Nous Research의 에이전트 환경에서 Solar Pro 4를 호출합니다. Upstage Studio : 노코드 문서 에이전트가 Solar Pro 4로 동작합니다. 온프레미스 배포 : 데이터를 외부로 보낼 수 없는 조직을 위한 옵션입니다. 별도 문의를 통해 안내합니다.

바로 시작할 수 있습니다 from openai import OpenAI

client = OpenAI( api_key= "UPSTAGE_API_KEY" , base_url= "https://api.upstage.ai/v1" )

response = client.chat.completions.create( model= "solar-pro4" , messages=[ { "role" : "user" , "content" : "Hi, how are you?" } ] )

print(response.choices[ 0 ].message.content) Solar Pro 4는 기본으로 추론을 수행하고, 응답에 reasoning trace가 함께 담깁니다. 응답 구조와 reasoning 설정은 개발자문서 에서 확인할 수 있습니다. 기존 OpenAI 호환 에이전트에서는 엔드포인트와 모델명만 변경하면 됩니다. 쓰고 있는 코딩 에이전트에도 같은 방식으로 연결할 수 있습니다. 업스테이지는 SOC 2와 ISO 27001 인증 기반으로 서비스를 운영합니다. ‍

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