Upstageは10月1日、自社開発の小型大規模言語モデル（LLM）「Solar Mini 4」を発表した。Mixture of Experts（MoE）構造を採用し、推論時に使うパラメータ数を絞ることで、計算コストを抑えながら性能を確保したのが特徴だ。
Solar Mini 4の総パラメータ数は350億。推論時にはこのうち30億パラメータのみを活性化し、演算量を削減する。
AIモデル評価機関であるArtificial Analysisの「Intelligence Index（AAII）」では、総合24点を記録した。Upstageは、活性パラメータ30億規模のモデルとしては高い性能を示したとしている。
量子化を適用すれば、GPU1枚でも動作可能だという。社内サーバーに導入するオンプレミス環境でも活用でき、反復的なデータ処理や業務自動化に伴う推論コストの低減を重視した設計としている。
同社は今後、Solar LLMシリーズを「Solar Pro」と「Solar Mini」の2系統で展開する方針だ。Solar Proは複雑な判断を伴うエージェント業務向け、Solar Miniは反復処理が多く処理量の大きい業務自動化向けと位置付ける。
Solar Mini 4は、APIルーティングプラットフォーム「OpenRouter」を通じてAPIとしても提供する。Upstageは8月に「Solar Pro 4」もOpenRouterに登録している。
Upstage代表のキム・ソンフン氏は、「複雑なエージェント業務には『Pro』、大規模な業務自動化には『Mini』という形で体系化した」とした上で、「企業が業務特性や処理量に応じて、適切なAIモデルを選べるようにする」と述べた。
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Seul-gi Son
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