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Upstage·upstage/solar-pro3-260323·11/13 측정 · 평균 61.4

Solar Pro 3

Upstage Solar Pro 3 build 260323 (102B total / 12B active MoE). 2026-01 launch. Korean frontier. 131K context. Vendor 직결 (api.upstage.ai/v1/solar). $0.15/$0.60 per 1M (cached $0.015). VL N/A.

vs Field

강·약 카테고리

이 모델 점수 − 다른 모델 평균. 측정된 카테고리만 비교.

강점

  • 금융·가계·자산관리
    32모델 중 18·평균 대비 -0.1
    62.0
  • 코드·개발
    32모델 중 24·평균 대비 -1.7
    73.0
  • 마케팅·콘텐츠
    32모델 중 26·평균 대비 -4.5
    72.4

상대적 약점

  • 세무·회계
    32모델 중 26·평균 대비 -16.8
    49.6
  • 인사·노무
    32모델 중 26·평균 대비 -16.4
    52.2
  • 주식 투자
    32모델 중 27·평균 대비 -11.2
    60.2
External · Artificial Analysis

AA 외부 벤치

2026-05-15

추론·지능 축의 외부 지표 — AXyBench(한국 실무 지식 축)와 다른 것을 잽니다. 같은 차트에 섞지 않고 나란히만 둡니다.

AA의 Intelligence Index·GPQA는 모델의 추론·지능을 잽니다. AXyBench는 그 모델이 한국 실무를 실제로 아는지를 잽니다. 둘은 다른 축이라, 아래 지수가 높다고 위의 한국 실무 점수가 높지는 않습니다 — 그 간극이 AXyBench를 따로 두는 이유입니다.

종합 지수 · 학술 벤치 — 0~100 스케일
출력 속도
0.000tok/s
TTFT
0.000s
블렌디드 가격
0.000$/1M (3:1)

원본 variant — Solar Pro 3 (Upstage) · slug solar-pro-3 · release 2026-04-06. 출처 artificialanalysis.ai (GET /api/v2/data/llms/models).

문항별 답변 · 채점

11/13 측정 · 문항당 1회

이 모델이 카테고리별 문항에 한 답변과 채점 근거. 문항을 펼치면 답변 원문·채점 근거·교차 검증·핵심 인용을 봅니다.

문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P3금융·가계·자산관리62.0
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P4차사고·자동차 분쟁60.8
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P5생활 법률·형사56.6
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B1세무·회계49.6
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B3인사·노무52.2
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B4마케팅·콘텐츠72.4
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
T1코드·개발73.0
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg