Quasar 438B: Европейская модель ИИ, которая обходит конкурентов по скорости и интеллекту
Quasar 438B: Europe's Leading AI Model
Multiverse Computing представила Quasar 438B — свою первую модель с более чем 400 млрд параметров, предназначенную для корпоративных агентов и кодинга. Модель набирает 43 балла в Artificial Analysis Intelligence Index, что является лучшим результатом среди европейских моделей, опережая Mistral Medium 3.5 (30) и NVIDIA Nemotron 3 Ultra (38). При этом Quasar отвечает за 15,3 секунды, быстрее многих более крупных конкурентов. Модель поддерживает английский и испанский языки, доступна через CompactifAI API и особенно сильна в задачах на длинный контекст (75.0 в AA-LCR) и агентном кодинге (69.3 в Terminal-Bench).
Quasar 438B — это первая большая модель, выпущенная Multiverse Computing, и она набирает 43 балла по Artificial Analysis Intelligence Index — самый высокий результат среди всех европейских моделей.
- fantyoon
Возможно, я неправильно это читаю. Но они, похоже, сильно намекают, что сами обучали эту модель. Или, по крайней мере, хотят создать такое впечатление. Иначе строка "Ведущая европейская модель" не имеет особого смысла.
Их хлеб — это удаление параметров из моделей [1], и я думаю, что это GLM 5.2 с удалёнными параметрами. В их журнале изменений [2] это рекламируется как "возможности идентичны GLM 5.2", у неё те же два уровня усилий "high" и "max", и обе они только текстовые [3]. Возможно, я ошибаюсь, но мне бы очень хотелось узнать больше о том, что они делали, прежде чем менять своё мнение.
Лично мне не очень нравится такой маркетинг. Независимо от того, что это за модель.
- pu_pe
Компания звучит для меня как набор пустых слов. С их страницы "О нас":
> В основе платформы Multiverse лежит CompactifAI — технология сжатия, которая применяет тензорные сети, математический аппарат из квантовой физики, к задаче сжатия моделей ИИ. Это применение было разработано соучредителем и главным научным директором доктором Романом Орусом и уменьшает размер больших языковых моделей до 80–95% с несущественной потерей точности.
Ирония в том, что они выпускают модель на 438B, которая проигрывает модели на 27B. Из другого раздела:
> Singularity Machine Learning — это облачный сервис, использующий квантовое машинное обучение для решения задач обучения с учителем.
Я не удивлюсь, если эти ребята просто дообучили открытую китайскую модель и назвали это днём.
- espadrine
Я хочу, чтобы у этой компании были отличные модели. Я рад видеть такие хорошие результаты.
Я вижу, что у них есть аккаунт на HuggingFace[0], и в прошлом они дообучали GPT-OSS, Nemotron и Qwen под новыми именами.
Однако есть несколько вещей, которые меня беспокоят.
• Они не указывают количество активных параметров и не говорят, обучали ли они модель с нуля. Это может быть дообучение MiniMax M3, так как количество параметров почти совпадает (435B против 438B).
• Они упоминают использование квантовых алгоритмов в других проектах: https://multiversecomputing.com/singularity, несмотря на то, что квантовые алгоритмы в настоящее время обычно не полезны.
Это была бы не первая компания с шумным релизом, например Brampton Intelligence[1] или SubQ[2].
В отличие от них, у них, похоже, есть опыт дообучения моделей. Несмотря на мои опасения, я болею за то, чтобы они научились обучать модели.
[0]: https://huggingface.co/MultiverseComputingCAI
- walrus01
Я не хочу, чтобы открытые модели из Китая были единственными жизнеспособными локально размещаемыми вариантами (deepseek v4 flash 0731 Q8, qwen 3.8-flash-next Q8, GLM-5.3-Flash) в классе с менее чем 200 ГБ ОЗУ.
Я хочу, чтобы такие вещи, как Mistral и Laguna (не китайские), преуспевали. Я провёл около недели, тестируя Laguna S 2.1, и хотя я не был поражён её возможностями, она вполне приемлема для многих целей.
Я действительно надеюсь, что эти ребята из Quasar поймут: если вы анонсируете новую модель, и она уже работает хуже, чем то, что люди могут скачать с HuggingFace и/или купить доступ по очень дешёвым тарифам на токены через OpenRouter или OpenCode... Если ваша новая модель доступна только через API, и люди не могут её скачать/изучить, она получит очень мало принятия и реального использования.
Я вижу её как нишевый рынок для европейского суверенитета, если это абсолютно необходимо, размещённый и запущенный в Европе, конечно. Так же, как Mistral. Это ниша, которая существует; вероятно, там достаточно места для пары компаний среднего размера, занимающихся этим... наверное?
- Roark66
Когда веса закрыты, я не верю ни одному бенчмарку.
Я только что заставил Qwen3.8-27B набрать дополнительные 10% на SWE Pro, добавив перед ним прокси с несколькими простыми функциями, похожими на "харнесс":
- когда модель застревает, он говорит ей "продолжай"
- когда она не выводит ничего, выдаёт некорректный JSON, сбивается на неправильный формат использования инструментов и т.п., он просит её "попробуй ещё раз лучше"
- обнаруживает повторения и говорит модели об этом.
- вставляет подсказку о "планировании использования инструментов", когда кажется, что она повторно использует одни и те же инструменты.
- вставляет напоминание, что она может использовать инструменты, если не было вызовов инструментов более X сообщений.
10% — только на этом.
У меня есть ещё что протестировать. Моя мысль в том, что модели с открытыми весами тестируются на голом качестве модели. "Фронтирные" модели тестируются как модель + любой секретный соус, который они решат поставить перед ней.