- Solar Open 2 是一个针对智能体使用优化的开源基础模型，旨在作为真实工作环境中智能体的基础模型。
- 它采用混合专家（MoE）架构，总参数量为250B，但每个标记仅激活15B参数，从而提高了能力和推理效率。
- 该模型支持1M标记的上下文窗口，并通过量化在两张NVIDIA H200 GPU上运行，使其适合企业部署。
- 它正式支持韩语、英语和日语，并针对韩语效率进行了分词器优化（相比全局模型仅消耗50–80%的标记）。
- 训练数据聚焦于智能体场景，包括搜索、工具调用（MCP）、编程和办公任务，并使用了自定义数据合成和验证流水线。
- Solar Open 2 在MMLU-Pro（86.2分）、LiveCodeBench（92.4分）和韩语基准测试（平均85.4分）中，在同类模型中取得了最高分。
- 在韩语办公基准测试Ko-GDPval中，它获得了86.8分，几乎与规模大六倍的模型（DeepSeek-V4-Pro）相当，而仅使用了15B的活跃参数。
- 该模型使用从Solar Open 100B选择性权重迁移进行高效训练，仅需随机初始化所需标记的58%即可达到目标损失。
- 权重已在Hugging Face上以商用许可发布，并附有一份涵盖架构、训练方法和评估条件的技术报告。
- Solar Open 2 专为长周期任务、长上下文处理和可靠的工具调用而构建，满足智能体工作流的独特需求。