/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
Solar-Open2-250B
Опубликована
9 авг 2026

Solar-Open2-250B-Mixed-Quant-GGUF

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Квантованная в смешанной точности GGUF-версия Solar-Open2-250B для локальной генерации текста и диалогового применения.

17 737скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены14 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Solar-Open2-250B-Mixed-Quant-GGUF — независимая конверсия модели upstage/Solar-Open2-250B в формат GGUF с рецептом смешанной точности MXQ-v1. Автор репозитория Baekpica; это не официальный выпуск Upstage. Вариант состоит из 11 файлов общим размером около 88,973 ГиБ и сохраняет исходную архитектуру Mixture-of-Experts: 48 слоёв, 320 маршрутизируемых экспертов в каждом слое и один общий эксперт. Указанный размер артефакта — около 3,05 бит на вес.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового применения, включая работу с инструкциями, рассуждениями, кодом и многоязычными запросами. В калибровке использованы английский, корейский, японский и другие многоязычные данные; карточка базовой модели указывает контекст до 1 048 576 токенов, однако автор не заявляет такую длину для работы на DGX Spark. Проверки описывают загрузку и генерации на нескольких GPU-конфигурациях, а также замеры производительности на DGX Spark с конкретным ПО и настройками.

Это производный квантованный артефакт для запуска в совместимом с GGUF программном обеспечении; для него приведены контрольные суммы, рецепт квантования и результаты структурной проверки. Репозиторий указывает лицензию «other», но не приводит её условия в предоставленных данных, поэтому коммерческие и иные права использования следует сверить с карточкой Hugging Face и базовой моделью. Результаты проверок качества ограничены описанными тестами и не являются гарантией качества на произвольных задачах.

Сценарии применения

  • локальный диалог с языковой моделью
  • генерация ответов на инструкции
  • многоязычная генерация текста на английском, корейском и японском
  • генерация и дополнение кода
  • запуск большой MoE-модели на совместимом GPU-оборудовании

Ограничения

Это независимая конверсия, а не официальный выпуск Upstage; для запуска требуется совместимое ПО и значительный объём памяти. Указанный контекст до 1 048 576 токенов относится к базовой модели, а README прямо не заявляет такую длину для DGX Spark; условия лицензии «other» необходимо проверять отдельно.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Solar Open2 250B Mixed-Quant GGUF

Built with Solar.

This repository contains the locked MXQ-v1 candidate derived from upstage/Solar-Open2-250B. It preserves the complete topology: 48 layers, all 320 routed experts per layer, one shared expert, and the original [GQA, KDA, KDA, KDA] × 12 schedule. No expert, layer, or parameter pruning, merging, or distillation was performed. This is an independent conversion and is not an official Upstage release.

Verified throughput (2026-09-14, Rust host, 300–2200 MHz cap): On one DGX Spark GB10, SM clock 2190 MHz. MXQ-v1 with K-FP8/V-FP4 KV. Cold ds4-bench, Promessi Sposi, 4,096-token chunks, 64 greedy tokens, MTP off. Interleaved medians of three; 196,608 frontier logits and 64 IDs byte-identical.

Round 1 default-on FATTN_WS (DS4_SOLAR_FATTN_WS=0 restores pair):

Prompt tokensPrefill off → onDecode off → on
8,1921,050.86 → 1,075.76 tok/s17.40 → 17.44
65,536731.24 → 927.50 tok/s13.06 → 13.02

Round 2 skip Q3 handoff down sanitize (DS4_CUDA_MOE_HANDOFF_SANITIZE=1 restores the pass), measured with WS on:

Prompt tokensPrefill off → onDecode off → on
8,1921,073.59 → 1,095.61 tok/s17.43 → 17.43
65,536925.19 → 943.18 tok/s13.02 → 13.01

Runtime: ds4-dfm-rs@67de331. Disk-KV restart and HTTP partial fork now reuse prefixes. This is not HTTP and not the uncapped September 7/12 benches. Keep the SM cap on GB10. Protocol, serving, rejects.

Clock-capped cold FATTN_WS comparison

The September 7 fused-MoE pass and September 12 uncapped controls use other clocks and are not this graph. 1,048,576-token serving is not claimed.

Support my work

I work on making large language models practical on hardware they were never really designed to fit on — through mixed quantization, inference optimization, custom kernels, and serving experiments.

While much of the development happens on local hardware, calibration, profiling, and large-scale validation often require expensive on-demand GPUs.

Contributions help pay for that compute, storage, and testing infrastructure, so I can keep experimenting and publishing the results openly.

Artifact

VariantSplitSizeApproximate BPW
MXQ-v111 shards95,533,532,160 bytes (88.973 GiB)3.05

Download the complete 11-file split beginning with Solar-Open2-250B-MXQ-v1-00001-of-00011.gguf. Exact hashes are in MXQ-v1-SHA256SUMS.

The full BF16 and full-model Q8_0 reference conversions are published separately in Baekpica/Solar-Open2-250B-GGUF.

Precision recipe

Module familyPrecision
Token embedding, LM headQ8_0
GQA q/k/v/o/g projectionsQ8_0
KDA matrix projectionsQ8_0
Shared expert gate/up/downQ8_0
Routed gate/up, layers 4–43IQ2_XXS + imatrix
Routed down, layers 4–43Q3_K + imatrix
Routed gate/up/down, layers 0–3 and 44–47Q4_K + imatrix
Router, norms, small KDA control/norm/conv tensorsF32

The final GGUF contains 1,083 tensors: 409 F32, 530 Q8_0, 80 IQ2_XXS, 40 Q3_K, and 24 Q4_K tensors. quant-recipe-v1.yaml and verify-v1.json contain the machine-readable recipe and verification result.

Calibration

The Solar chat-template calibration corpus follows the published mix from Baekpica/Solar-Open2-120B-A15B-REAM-148E-Healing-Mix: instruction chat 22%, Cascade stage-1 reasoning 16%, Cascade stage-2 reasoning 16%, Korean 16%, other multilingual 12%, finance 6%, SWE 6%, and algorithmic code 6%.

The imatrix processed 590 × 512-token chunks. Layers 1–47 reached strict 320/320 routed-expert coverage. Layer 0 retained one explicit, pinned exception of 29 zero-activation experts; the exact IDs and gate are recorded in verify-imatrix.json. No precision was lowered to compensate for this exception.

Validation status

  • All 11 shards passed split ordering, bounds, topology, tensor count, tensor family, and exact tensor-type verification with zero errors.
  • The artifact loaded resident across four H100 NVL GPUs and completed 32 deterministic short generations plus eight longer no-think quality checks.
  • Every candidate output was non-empty with valid token IDs. Fatal/content checks passed for Korean, English, Japanese, code, arithmetic, exact JSON, and constrained-list prompts; no NaN or malformed structured output was observed.
  • A development ds4 CUDA runtime mapped the complete artifact on one H100 and passed full-weight, recurrent-state snapshot/restore, replay, and cold invalidation regressions.
  • A native sm_121a ds4 build serves the complete artifact on one DGX Spark GB10 through the OpenAI-compatible server at -c 196608 with three persistent banks. See DGX Spark for the measured point.

H100 timings are development and artifact-sanity evidence only. Do not present them as DGX Spark performance. 1,048,576-token serving on Spark is not claimed.

DGX Spark

One NVIDIA DGX Spark GB10 (128 GB unified memory, driver 610.43.02, CUDA 13.3, sm_121a). Runtime Baekpica/ds4@b2e52b9 on the dfm line. Artifact: this MXQ-v1 11-shard split. A long-lived VMM weight owner (--backend vmm --scope base --reserve-gb 16, 453 derived aligned artifacts) plus a restartable ds4-server worker:

DS4_CUDA_WEIGHT_IPC_MANIFEST="$RUN/weights.manifest" \
DS4_CUDA_WEIGHT_IPC_SCOPE=base \
DS4_SERVER_COALESCE_MAX=3 \
DS4_SERVER_COALESCE_MAX_TOKENS=4096 \
DS4_CONT_PREFILL_CHUNK=4096 \
DS4_METAL_PREFILL_CHUNK=4096 \
./ds4-server -m Solar-Open2-250B-MXQ-v1-00001-of-00011.gguf \
  --cuda -c 196608 -n 1024 -t 6 \
  --host 0.0.0.0 --port 8002 --model-id solar-open2-250b \
  --no-spec --no-update-check --mem-floor-gb 8

OpenAI Chat Completions, thinking disabled, exact-cold (cached_tokens=0), 128 decode tokens, median of three. Loaded SM clocks 2,411–2,561 MHz (uncapped; not the 300–2200 MHz campaign above). banks_total=3 still admitted.

DepthPrompt tokensPrefillDecode p50Decode API
8K8,2221,050.7 tok/s19.05 tok/s18.9 tok/s
64K66,761804.5 tok/s13.07 tok/s14.1 tok/s

On the same host and artifact, before the dfm default-path series that ends at b2e52b9, 8K decode was 17.5 tok/s and 64K average prefill was 710 tok/s. The series kept the production path as: skip width-1 inner CUDA graph capture; walk FATTN KV in 32-key then GQA-pair 64-key tiles; keep the KDA 64 KiB state tile in shared memory; tile grouped GQA decode KV in 32 keys with packed K-FP8/V-FP4 dequant.

test-solar-kv on this binary: 512-token GQA2 vs one-head rel_rms=0; split vs direct rel_rms=8.45e-7. Incremental T(64K)−T(60K) last-4K is not a published figure. Native 1,048,576-token metadata is not a measured Spark pass.

Partial prefix reuse

Runtime Baekpica/ds4@042bcea adds a bounded, shared Solar KDA checkpoint pool to the continuous lane. The 32 slots are demand-mapped, exact forks share references, and long prefills retain roughly 24 periodic checkpoints across the configured context in addition to request boundaries. A divergent prompt restores the nearest safe checkpoint and replays only the gap.

One controlled A/B run used the same GB10, artifact, four-bank worker, -c 65536, 4,096-token prefill chunks, and greedy no-think Chat requests. The control set DS4_SERVER_FORK_PARTIAL=0, which also disables checkpoint reservation. The treatment used the default.

RequestPromptControl cachedTreatment cachedControl TTFTTreatment TTFTSpeedup
Source12,1230010,654.0 ms10,710.7 ms0.995×
Branch at ~6K6,07904,0965,323.7 ms1,868.8 ms2.85×
Branch at ~10K10,14808,1928,920.2 ms1,929.8 ms4.62×

Both branch responses were byte-identical between control and treatment. Treatment reported two partial-fork admits, 12,288 cached tokens, zero failed requests, and zero admission rejects. Source checkpoint capture added 56.7 ms (0.53%) in this single run. After the three requests, device-live memory was 102.04 GiB and system-available memory was 14.59 GiB with an 8 GiB floor.

This is a bounded worker-local cache, not an unbounded radix tree. Token history and GQA prefix rows remain anchored to a retained bank, and the KDA checkpoint pool is not serialized into disk-KV payloads.

On 2026-09-14, a one-bank worker at -c 8192 with --kv-disk-dir and partial fork, under the 300–2200 MHz cap, reused cached_tokens=538 after a clean restart continuation and cached_tokens=4096 on a 4,177-token divergent Chat (81 computed, TTFT 416 ms vs 4.7 s). Prompts shorter than the 4,096-token stride still have no interior checkpoint.

Provenance

  • Source: upstage/Solar-Open2-250B@9190fbe63a2ad8e17fc766ccceb36de7c66f004b
  • Official implementation oracle: upstageAI/transformers@ef5c37485091057070b36dd0620798f74988eb01
  • llama.cpp conversion base: ggml-org/llama.cpp@6ea215d171fd31df943bf1ac8227129f2b963160
  • Solar conversion/runtime patch SHA-256: 7c267850de7a08af66a9bd64e9d4a3b33e085a4d2888d94a4c3d919f87283e44
  • Reproduction repository: Baekpica/solar-open2-mixed-ds4

Current upstream runtimes may not yet recognize the solar-open2 GGUF architecture. Use a compatible Solar Open 2 llama.cpp port or the linked ds4 development branch; compatibility claims should be tied to an exact runtime revision.

License and attribution

The source model and this derivative artifact are distributed under the included Upstage Solar License. The model name begins with Solar, and this card prominently states “Built with Solar” as required by that license.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
81b191b

0 моделей