유럽 최고 AI 모델 Quasar 438B 출시, 추론 속도와 성능 모두 잡았다
Quasar 438B: Europe's Leading AI Model
Multiverse Computing이 자사 최초의 대규모 추론 모델인 Quasar 438B를 공개했습니다. 이 모델은 영어와 스페인어를 지원하며, Artificial Analysis Intelligence Index에서 43점을 기록해 유럽 모델 중 최고 점수를 달성했습니다. 500토큰 응답에 15.3초가 걸리는 빠른 속도와 75.0의 AA-LCR 점수로 장문 추론에서도 뛰어난 성능을 보여줍니다. Terminal-Bench v2.1에서는 69.3점을 기록하며 에이전트 코딩 작업에서도 강점을 드러냈습니다. CompactifAI API를 통해 바로 사용할 수 있습니다.
Quasar는 43점을 기록하며 15.3초 만에 응답하는 반면, Mistral Medium 3.5는 30점에 18.8초, Nemotron 3 Ultra는 36점에 25.7초가 걸립니다.
HN 토론
91- fantyoon
잘못 읽었을 수도 있는데, 그들은 이 모델을 직접 훈련했다는 점을 강하게 암시하는 것 같습니다. 아니면 적어도 그런 인상을 주려는 것 같아요. 그렇지 않으면 '유럽 최고 모델'이라는 문구가 말이 안 되죠.
그들의 주 수입원은 모델에서 파라미터를 제거하는 것이고 [1], 제 생각에 이건 GLM 5.2에서 파라미터를 제거한 것 같습니다. 그들의 변경 로그 [2]에 '기능이 GLM 5.2와 동일하다'고 광고되어 있고, 동일한 두 가지 노력 설정 'high'와 'max'가 있으며, 둘 다 텍스트 전용입니다 [3]. 제가 틀렸을 수도 있지만, 제 생각을 바꾸기 전에 그들이 무엇을 했는지 더 듣고 싶습니다.
개인적으로 마케팅은 별로 마음에 들지 않습니다. 이 모델이 무엇이든 간에요.
[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
그 회사는 허풍쟁이들 같아 보입니다. 그들의 '소개' 페이지에서:
> Multiverse 플랫폼의 핵심은 CompactifAI로, 양자 물리학의 수학적 프레임워크인 텐서 네트워크를 AI 모델 압축 문제에 적용하는 압축 기술입니다. 이 적용은 공동 창업자이자 최고 과학 책임자인 Dr. Román Orús가 개척했으며, 대규모 언어 모델의 크기를 무시할 만한 정확도 손실로 최대 80-95%까지 줄입니다.
27B 모델에게 지는 438B 모델을 출시한다는 점을 고려하면 아이러니하네요. 다른 부분에서는:
> Singularity Machine Learning은 지도 학습 문제를 해결하기 위해 양자 머신러닝을 사용하는 클라우드 서비스입니다.
이들이 그냥 오픈 중국 모델을 파인튜닝하고 끝냈어도 나는 놀라지 않을 것입니다.
- espadrine
이 회사가 훌륭한 모델을 갖게 되기를 바랍니다. 좋은 점수를 보게 되어 기쁩니다.
그들이 HuggingFace 계정[0]을 가지고 있고 과거에 GPT-OSS, Nemotron, Qwen을 새 이름으로 파인튜닝했다는 것을 확인했습니다.
하지만 몇 가지 걱정되는 점이 있습니다.
• 그들은 활성 파라미터 수를 표시하지 않거나, 모델을 사전 훈련했는지 여부를 표시하지 않습니다. 파라미터 수가 거의 일치하므로(435B vs 438B) MiniMax M3 파인튜닝일 수 있습니다.
• 그들은 다른 프로젝트에서 양자 알고리즘을 사용한다고 언급합니다: https://multiversecomputing.com/singularity — 현재 양자 알고리즘이 일반적으로 유용하지 않음에도 불구하고요.
Brampton Intelligence[1]나 SubQ[2]처럼 화려한 출시를 한 첫 번째 회사는 아닐 것입니다.
그들과 달리, 그들은 모델 파인튜닝 경험이 있는 것 같습니다. 걱정과는 별개로, 그들이 모델 훈련 방법을 배우게 되기를 응원합니다.
[0]: https://huggingface.co/MultiverseComputingCAI
- walrus01
나는 중국의 오픈 웨이트 모델(deepseek v4 flash 0731 Q8, qwen 3.8-flash-next Q8, GLM-5.3-Flash)만이 200GB 미만 RAM 클래스에서 유일하게 실행 가능한 로컬 호스팅 옵션이 되기를 원하지 않습니다.
Mistral이나 Laguna(비중국) 같은 것들이 성공하는 것을 보고 싶습니다. 저는 약 일주일 동안 Laguna S 2.1을 테스트로 사용해 보았는데, 그 능력에 크게 감탄하지는 않았지만 여러 목적으로 완전히 수용 가능했습니다.
저는 이 Quasar 사람들이 새 모델을 발표했는데 이미 사람들이 huggingface에서 다운로드하거나 openrouter나 opencode를 통해 매우 저렴한 토큰 플랜으로 접근할 수 있는 것들보다 성능이 떨어진다면, 그리고 새 모델이 API 전용이고 사람들이 다운로드/검사할 수 없다면, 실제 사용과 채택이 거의 없을 것이라는 것을 배우기를 바랍니다.
필요하다면 유럽 주권을 위한 틈새 시장으로 볼 수 있습니다. 유럽에서 호스팅되고 실행되는 것, 물론입니다. Mistral과 마찬가지로요. 그건 존재하는 틈새 시장이고, 아마 소규모 회사 두어 곳이 그 일을 할 만한 여지가 충분히 있을 것입니다... 아마도요?
- Roark66
가중치가 공개되지 않으면 어떤 벤치마크도 믿지 않습니다.
방금 Qwen3.8-27B에 몇 가지 간단한 '하네스 같은 기능'을 가진 프록시를 앞에 두니 SWE Pro에서 추가로 10%를 얻었습니다:
- 모델이 막히면 '계속하세요'라고 말합니다.
- 출력이 없거나, 잘못된 JSON을 보내거나, 잘못된 도구 사용 형식으로 빠지면 '더 잘 다시 시도하세요'라고 요청합니다.
- 반복을 감지하고 모델에게 알려줍니다.
- 같은 도구를 반복적으로 사용하는 것 같을 때 '도구 사용 계획'에 대한 프롬프트를 주입합니다.
- X 메시지 이상 도구 사용이 없으면 도구를 사용할 수 있음을 상기시킵니다.
10% — 그 정도만으로요.
더 테스트할 것이 있습니다. 제 요점은 오픈 웨이트 모델은 순수한 모델 품질로 테스트된다는 것입니다. '프론티어' 모델은 모델 + 그들이 앞에 두기로 선택한 비밀 소스로 테스트됩니다.