西班牙公司 Multiverse Computing 于 2026 年 9 月 2 日宣布推出其旗舰推理模型 Quasar 438B，该模型在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 上得分 43，成为该评测中得分最高的欧洲模型。这一发布被视为欧洲在主权 AI 领域的重要进展，表明欧洲在模型能力和速度上可与美国及中国的领先模型竞争。
Quasar 438B 是 Multiverse Computing 发布的首个大型模型，拥有 4380 亿参数，支持英语和西班牙语。在性能对比中，该模型超越了 Mistral Medium 3.5（得分 30）和 NVIDIA Nemotron 3 Ultra（得分 38）。在速度方面，Quasar 生成 500 个输出词元仅需 15.3 秒（包含推理时间），而 Mistral Medium 3.5 需要 18.8 秒。评测中仅有三个模型速度更快，其中只有 Gemini 3.7 Flash 在智能指数上得分更高。
Multiverse Computing 首席执行官 Enrique Lizaso 表示，Quasar 表明欧洲 AI 开发者无需在推理性能和速度之间做出取舍。他强调，欧洲企业需要能够处理复杂任务、使用工具并处理长文档的模型，同时也需要更多选择和访问欧洲本土开发的强大 AI。Quasar 将这两项需求结合在一个面向企业代理和编码的模型中。
在长上下文推理方面，Quasar 在 Artificial Analysis Long Context Reasoning (AA-LCR) 评测中得分 75.0，与 Grok 4.6 (high) 持平，仅比 Claude Opus 5 低一分，领先 Nemotron 3 Ultra 4.0 分，领先 Mistral Medium 3.5 9.7 分。在 Terminal-Bench v2.1 评测中，Quasar 得分 69.3，领先 Mistral Medium 3.5 达 18.7 分，领先 Nemotron 3 Ultra 15.4 分。该评测考察模型在真实终端环境中的代理能力，Quasar 的表现表明其能处理实际编码和命令行任务，而非仅生成孤立代码片段。不过，该评测的领先者 Claude Opus 5 得分 89.1，Quasar 仍有提升空间。
Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 是九项评测的加权平均值，涵盖代理（GDPval-AA v2 和 τ³-Banking）、编码（Terminal-Bench v2.1 和 SciCode）、科学推理（Humanity's Last Exam、GPQA Diamond 和 CritPt）以及通用知识和长上下文推理（AA-Omniscience 和 AA-LCR）。Quasar 在九项评测中，有八项优于同类欧洲模型。
Quasar 438B 现已通过 CompactifAI API 提供，企业无需自建基础设施即可测试和集成。该模型支持英语和西班牙语，适合需要在不同团队和市场部署同一推理系统的欧洲及国际组织。潜在应用场景包括软件工程、运营自动化、文档密集型研究和技术知识工作，这些领域对准确性、上下文保留和完成时间均有较高要求。
Multiverse Computing 总部位于西班牙圣塞巴斯蒂安，专注于开发高效、可部署的 AI 模型，使组织能够在自身基础设施内安全部署高级 AI，确保对数据、治理和合规性的完全控制。此次发布将公司业务拓展至 4000 亿参数以上的模型类别，旨在解决超大规模模型在企业交互产品中常见的延迟问题。