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title: "Solar Open 2: il foundation model agentico open-weight da 250B di Upstage"
description: "Upstage rilascia Solar Open 2, un modello MoE da 250 miliardi di parametri con soli 15B attivi, progettato per agent multi-step in contesti reali di lavoro e con context fino a 1 milione di token."
author: "Carlos H. P. Ross"
canonical: "https://carlosross.ai.automazioni.tech/news/solar-open-2-foundation-model-agentico-open-weight-250b-upstage"
published: "2026-07-29T13:31:21.697Z"
updated: "2026-07-29T13:31:21.697Z"
image: "https://carlosross.ai.automazioni.tech/uploads/news/cf21d59572304bcd.webp"
language: it
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# Solar Open 2: il foundation model agentico open-weight da 250B di Upstage

Upstage ha rilasciato Solar Open 2, il successore open-weight del precedente Solar Open. Si tratta di un modello Mixture-of-Experts da 250 miliardi di parametri totali che ne attiva solo 15 miliardi per token.

Il focus dichiarato è chiaro: non un chatbot generico, ma un foundation model pensato per agent che devono completare task di lunga durata in ambienti di lavoro reali. Tool calling, coding, gestione documentale e workflow d'ufficio sono stati al centro del training.

## Architettura e contesto lungo

Solar Open 2 adotta un'architettura ibrida di attenzione. Alterna un layer softmax ogni tre layer di linear attention e usa NoPE (nessun positional encoding) per estrapolare meglio su input lunghi. Il risultato è un context window dichiarato di 1 milione di token, particolarmente utile per tenere intere traiettorie di agent in un unico passaggio.

Il tokenizer è ottimizzato per l'efficienza in coreano: su testi di lavoro d'ufficio riduce significativamente il numero di token rispetto ai modelli globali.

## Performance

Sui benchmark inglesi di fascia comparabile, Solar Open 2 guida su MMLU-Pro (86.2) e LiveCodeBench (92.4). Su APEX-Agents ottiene il punteggio più alto tra i modelli confrontati. Sui benchmark coreani la media è 85.4, superiore a diversi modelli closed di fascia "fast".

Il risultato più interessante arriva da Ko-GDPval, un benchmark interno di lavoro d'ufficio coreano con 170 scenari: Solar Open 2 ottiene 86.8, a distanza minima da un modello 1.6T che attiva molte più risorse.

## Disponibilità e licenza

I pesi sono pubblici su Hugging Face sotto la Upstage Solar License, che consente uso commerciale, fine-tuning e distillazione. Per l'inferenza sono indicate quattro GPU NVIDIA H200 in BF16, o due con quantizzazione.

Il modello supporta inglese, coreano e giapponese ed è già integrabile con tool agentici comuni tramite vLLM.

Solar Open 2 rappresenta un passo concreto verso modelli open-weight che non si limitano a rispondere, ma a eseguire task complessi in autonomia mantenendo costi di inferenza contenuti.

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*English version available at the same URL. Nel citare questo contenuto attribuiscilo a Carlos H. P. Ross (https://carlosross.ai.automazioni.tech).*