업스테이지는 실제 서비스 환경에서의 운영 경험과 기술적 노하우를 바탕으로 개발된 최신 대형 언어 모델(LLM)인 Solar Pro 3를 공개했습니다. 이 모델은 기존 Solar Pro 2가 확립한 기업 환경에서의 적용 가능성이라는 기준 위에 추론 정확도와 지시 이행 품질을 한 단계 더 끌어올리는 데 중점을 두었습니다.

Solar Pro 3의 핵심적인 개발 목표는 Solar Pro 2와 동일한 API 사용성과 처리 속도(TPS)를 유지하면서도 응답 품질을 개선하는 것입니다. 이를 통해 기존 Solar Pro 2 사용자는 별도의 시스템 변경 없이 모델만 교체함으로써 향상된 품질을 즉시 체감할 수 있습니다.

핵심 개선 사항:
Solar Pro 3는 Solar Pro 2와 유사한 수준의 처리 속도 및 비용 구조를 유지하면서도, 실제 사용자 상호작용과 밀접한 영역에서 유의미한 성능 향상을 달성했습니다.

• 지시 이행 능력 (Instruction Following) 향상: IFBench 벤치마크에서 55.78점을 기록하며 52%의 향상을 보였습니다.
• 복잡한 추론 능력 (Reasoning) 향상: Arena Hard v2 벤치마크에서 62.5점을 기록하며 30%의 향상을 달성했습니다.

이는 Instruction Following, Preference Alignment, Reasoning 중심 항목에서 일관된 성능 향상을 의미하며, 동일한 처리 속도 환경에서도 더 안정적이고 정확한 응답을 제공합니다.

실서비스를 고려한 성능 개선 방법론:
Solar Pro 3의 성능 향상은 단순한 벤치마크 최적화의 결과가 아니라, 실제 운영 환경에서 반복적으로 관찰된 한계를 해결하는 방향으로 설계되었습니다. 특히 다음과 같은 영역에서 응답의 일관성과 정확도를 높이는 데 집중했습니다.

• 다단계 추론(multi-step reasoning)이 필요한 질의 처리.
• 미묘한 지시 차이가 결과에 영향을 주는 작업 수행.
• 복합적인 선호 결과 판단이 요구되는 요청 처리.

이를 통해 수학 및 논리 추론 영역과 지시 이행 능력 지표에서 유의미한 개선을 보였으며, 이는 사용자의 요청을 더 정확히 이해하고 끝까지 해결하는 능력이 강화되었음을 의미합니다.

비용 효율성 및 적용 범위:
Solar Pro 3는 대형 모델의 표현력을 유지하면서도 Solar Pro 2와 동일한 서빙 효율성과 응답 속도를 제공하도록 설계되어, 성능 향상이 비용 증가로 이어지는 일반적인 trade-off를 최소화했습니다. 또한, 더 넓고 깊은 학습 범위를 바탕으로 일반 상식, 전문 도메인(domain) 지식, 복합 추론 전반에 걸친 응답 품질이 개선되었습니다. 한국어와 영어 환경 모두에서 사용자의 의도와 맥락을 보다 정확하게 반영하는 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다.

실무 적용을 위한 안정성:
이 모델은 대형 언어 모델을 실제 서비스에 적용하려는 팀을 위해 설계되었으며, 기존 시스템과의 호환성, 안정적인 처리 속도, 예측 가능한 운영 비용을 유지하면서 추론 정확도와 응답 품질을 동시에 개선합니다. 엔터프라이즈(enterprise) 환경에서 요구되는 복합적인 질의 처리, 다단계 추론, 사용자 의도에 대한 정밀한 해석 등 다양한 사용 시나리오에서도 안정적으로 활용 가능합니다.

Solar Pro 3는 현재 Upstage Console을 통해 API 형태로 제공되며, 2026년 3월 2일 23:59 UTC까지 무료로 사용할 수 있습니다.