Head-to-Head Model Comparison

Solar Pro vs Yi-Large

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Проверено исследовательской группой GetInfoUsПоследняя проверка: October 2026Редакционная политика
Поделиться
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Solar Pro vs Yi-Large: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Solar Pro от Upstage и Yi-Large от 01.AI — две ключевые модели ИИ в своём классе. Solar Pro предлагает контекстное окно 32.8K токенов по цене $0.25/$0.25 за 1 млн токенов, а Yi-Large — контекст 32.8K токенов по цене $2.50/$2.50 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.

Прямое сравнение (VS)

Выбирайте и сравнивайте любые модели

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Upstage

Solar Pro

Флагманская передовая модель

Solar Pro от Upstage — специализированная ИИ-модель для передового корпоративного рассуждения, программирования и промышленных ИИ-систем, обеспечивающая контекстное окно 33K, скорость 100 ток/с и индекс интеллекта 75/100 (по цене $0.25/$0.2

Intelligence Index75 / 100
Input Token:

$0.25 / 1M

Output Token:

$0.25 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

01.AI

Yi-Large

Классическое поколение моделей

Yi-Large от 01.AI — специализированная ИИ-модель для надежных диалоговых систем, суммаризации текстов и бизнес-задач, обеспечивающая контекстное окно 33K, скорость 75 ток/с и индекс интеллекта 79/100 (по цене $2.5/$2.5 за 1M токенов).

Intelligence Index79 / 100
Input Token:

$2.50 / 1M

Output Token:

$2.50 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Ключевые отличия кратко

  • Solar Pro is 10.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Solar Pro is faster at 100 tok/s vs 75 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureSolar ProYi-Large
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7579
Provider
Upstage01.AI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.25 / 1M$2.50 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.25 / 1M$2.50 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.09 / 1M$0.93 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
32.8K tokens~49 A4 pages of text32.8K tokens~49 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
100 tok/s75 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
N/A52%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.03 / 1M$0.25 / 1M

Кто лидирует в каждой категории?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Solar Pro
10.0x cheaper monthly runtime
Speed
Solar Pro
+33% faster generation
Context
Tied
32.8K tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Solar ProYi-Large
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

N/Avs52%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

73.5%vs76.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1260ptsvs1290pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

100 tok/s vs75 tok/s

Задержка и скорость ответа

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Solar Pro0.38s
Yi-Large0.51s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Solar Pro5.38s
Yi-Large7.18s

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Solar Pro Monthly API Bill
$0.64 / month
$0.25/1M in · $0.25/1M out
Yi-Large Monthly API Bill
$6.38 / month
$2.5/1M in · $2.5/1M out
Solar Pro saves approximately $5.74 / month (90%) under this workload.10.0x Savings

Solar Pro · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 33K и генерация до 4K выходных токенов за ответ (MMLU-Pro 73.5% · Arena Elo 1260)
  • Высокая скорость генерации 100 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 380 мс
  • Выгодная тарификация API (по цене $0.25/$0.25 за 1M токенов) с поддержкой кэширования промптов и строгих JSON-схем
Considerations & Trade-offs
  • Проприетарная облачная модель без возможности скачивания весов для локального запуска в закрытом контуре
  • В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину

Yi-Large · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 33K и генерация до 4K выходных токенов за ответ (GPQA Diamond 52% · MMLU-Pro 76.5%)
  • Высокая скорость генерации 75 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 510 мс
  • Выгодная тарификация API (по цене $2.5/$2.5 за 1M токенов) с поддержкой кэширования промптов и строгих JSON-схем
Considerations & Trade-offs
  • Проприетарная облачная модель без возможности скачивания весов для локального запуска в закрытом контуре
  • При больших объемах трафика рекомендуется использовать кэширование промптов и Batch API для снижения затрат

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricSolar ProYi-Large
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.04$0.15
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
10K14K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureSolar ProYi-Large
Official API Model ID (SDK)solar-proyi-large
API ProtocolUpstage REST API (OpenAI-Compatible)01.AI REST API (OpenAI-Compatible)
Release Date2024-102024-05
Knowledge CutoffJune 2024March 2024
ArchitectureDepth-Upscaled Dense Language TransformerDense Bilingual Foundation Transformer
Parameters22B (Depth-Upscaled)Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.25/1M in) across full 33K windowFlat rate ($2.5/1M in) across full 33K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.025/1M tokensCached input at $0.25/1M tokens
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportAPI Prompt Engineering & RAG DistillationAPI Prompt Engineering & RAG Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationUpstage Production Safety & Alignment Verified01.AI Production Safety & Alignment Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

Solar Pro vs Yi-Large: Быстрые ответы (FAQ)

Which is more intelligent, Solar Pro or Yi-Large?

Yi-Large is more intelligent. It scores 79 compared with 75 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Solar Pro is faster, generating 100 tokens per second compared with 75 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Solar Pro is cheaper at $0.09 per 1M tokens blended, compared with $0.93 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Solar Pro has lower latency, with a time to first token of 0.38s compared with 0.51s.

Вердикт

И Solar Pro (Оптимально для передового корпоративного рассуждения, программирования и промышленных ИИ-систем, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Yi-Large (Оптимально для надежных диалоговых систем, суммаризации текстов и бизнес-задач, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Yi-Large лидирует в сложных тестах логики и кода, Solar Pro обеспечивает более высокую скорость генерации, а Solar Pro выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: Solar Pro или Yi-Large?+

По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Yi-Large. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.

У какой модели дешевле API — Solar Pro или Yi-Large?+

Тариф Solar Pro составляет $0.25 / $0.25 за 1 млн входных/выходных токенов, а Yi-Large — $2.50 / $2.50. По смешанной стоимости выгоднее Solar Pro.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

Solar Pro поддерживает контекст 32.8K токенов против 32.8K токенов у Yi-Large, а по скорости генерации токенов лидирует Solar Pro.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

Официальные источники: Официальная документация API Upstage и 01.AI, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).