欧州最高スコアのAIモデル「Quasar 438B」登場、速度も最速クラス
Quasar 438B: Europe's Leading AI Model
Multiverse Computingが、企業向けエージェントとコーディングに特化した推論モデル「Quasar 438B」を発表。Artificial Analysis Intelligence Indexでスコア43を記録し、欧州モデルとして最高を達成。Mistral Medium 3.5（30）やNVIDIA Nemotron 3 Ultra（38）を上回る。500トークンの応答を15.3秒で返し、速度と性能のバランスに優れる。長文コンテキスト推論（AA-LCR）で75.0を獲得し、Grok 4.6と並ぶ。エージェント向けターミナル操作（Terminal-Bench）では69.3を記録。英語とスペイン語に対応し、CompactifAI APIで利用可能。
Quasarは43のスコアを記録し、これはMistral Medium 3.5より13ポイント、Nemotron 3 Ultraより5ポイント高い数字です。
HNでの議論
91- fantyoon
読み間違えているかもしれませんが、彼らはこのモデルを自分たちで訓練したと強く示唆しているように思えます。少なくとも、そういう印象を与えたいのでしょう。そうでなければ「欧州最高のモデル」という表現はあまり意味をなしません。
彼らの本業はモデルからパラメータを取り除くことであり[1]、これはGLM 5.2からパラメータを取り除いたものだと思います。彼らのチェンジログ[2]には「機能はGLM 5.2と同一」と宣伝されており、同じ2つの努力設定「high」と「max」があり、両方ともテキストのみです[3]。これは間違っているかもしれませんが、意見を変える前に彼らが何をしたのかもっと聞きたいです。
個人的には、このモデルが何であれ、マーケティングはあまり好きではありません。
[1]: https://multiversecomputing.com/compactifai/deployment
[2]: https://docs.compactif.ai/changelog/#added-3
[3]: https://docs.compactif.ai/features/multi-modality/#compatibi...
- pu_pe
この会社は私には大風呂敷を広げているようにしか思えません。彼らのアバウトページから引用します：
> Multiverseのプラットフォームの中核はCompactifAIであり、これは量子物理学由来の数学的枠組みであるテンソルネットワークをAIモデルの圧縮問題に適用する圧縮技術です。この応用は共同創業者で最高科学責任者のDr. Román Orúsによって先駆けられ、大規模言語モデルのサイズを最大80〜95%削減し、精度の損失はほぼありません。
皮肉なことに、彼らは27Bモデルに負ける438Bモデルをリリースしているのです。別の箇所から：
> Singularity Machine Learningは、教師あり学習問題を解くために量子機械学習を用いるクラウドサービスです。
彼らがオープンな中国のモデルをファインチューニングして、それで終わりにしたとしても、私は驚かないでしょう。
- espadrine
この会社に素晴らしいモデルができることを願っています。このような良いスコアを見られて嬉しいです。
彼らはHuggingFaceアカウント[0]を持っており、過去にGPT-OSS、Nemotron、Qwenを新しい名前でファインチューニングしたことがあるのを見ました。
しかし、いくつか気になる点もあります。
• 彼らはアクティブなパラメータ数を示しておらず、モデルを事前学習したかどうかも示していません。パラメータ数がほぼ一致する（435B対438B）ことから、MiniMax M3のファインチューニングである可能性があります。
• 彼らは他のプロジェクトで量子アルゴリズムの使用に言及しています：https://multiversecomputing.com/singularity しかし、量子アルゴリズムは現在のところ通常有用ではありません。
派手なリリースを行う会社はこれが初めてではありません。例えばBrampton Intelligence[1]やSubQ[2]などです。
それらとは異なり、彼らはモデルのファインチューニングの経験があるようです。私の懸念はさておき、彼らがモデルの訓練方法を学ぶことを応援しています。
[0]: https://huggingface.co/MultiverseComputingCAI
- walrus01
私は、中国のオープンウェイトモデル（deepseek v4 flash 0731 Q8、qwen 3.8-flash-next Q8、GLM-5.3-Flashなど）だけが、200GB未満のRAMクラスでローカルにホストできる唯一の実行可能な選択肢になるのは望んでいません。
MistralやLaguna（非中国系）のようなものが成功するのを見たいです。私は約1週間Laguna S 2.1をテストとして使ってきましたが、その能力に圧倒されたわけではありませんが、多くの目的にはまったく許容できるものでした。
これらのQuasarの人々には、新しいモデルを発表しても、それがすでに人々がhuggingfaceからダウンロードできたり、openrouterやopencodeで非常に安いトークンプランでアクセスを購入できるものよりも性能が劣っている場合、そして新しいモデルがAPIのみで人々がダウンロード/検査できない場合、そのモデルはほとんど採用されず、実際の使用もほとんどされないことを学んでほしいです。
絶対に必要な場合の欧州主権のためのニッチ市場として、ヨーロッパでホストされ実行されることは理解できます。Mistralと同じです。それは存在するニッチであり、おそらく中規模の会社がいくつかやる余地は十分にあるでしょう...たぶん？
- Roark66
ウェイトが非公開のうちは、どのベンチマークも信じません。
私はちょうどQwen3.8-27Bに、いくつかの簡単な「ハーネスのような機能」を持つプロキシを前に置くことで、SWE Proで追加の10%をスコアさせました：
- モデルが行き詰まったとき、「続けて」と指示する
- 出力がない、不正なJSON、間違ったツール使用形式などになったとき、「もう一度うまくやり直して」と求める
- 繰り返しを検出してモデルに伝える
- 同じツールを繰り返し使っているように見えるとき、「ツール使用を計画する」というプロンプトを注入する
- ツール使用がXメッセージ以上ない場合、ツールを使えることを思い出させるリマインダーを注入する
10% - それだけで。
まだテストしたいことがあります。私の言いたいことは、オープンウェイトモデルは裸のモデル品質でテストされるのに対し、「フロンティア」モデルはモデル＋彼らが前に置くことを選ぶ秘密のソースとしてテストされるということです。