西班牙公司 Multiverse Computing 於 2026 年 9 月 2 日宣佈推出其旗艦推理模型 Quasar 438B，該模型在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 上得分 43，成為該評測中得分最高的歐洲模型。這一發布被視為歐洲在主權 AI 領域的重要進展，表明歐洲在模型能力和速度上可與美國及中國的領先模型競爭。
Quasar 438B 是 Multiverse Computing 釋出的首個大型模型，擁有 4380 億引數，支援英語和西班牙語。在效能對比中，該模型超越了 Mistral Medium 3.5（得分 30）和 NVIDIA Nemotron 3 Ultra（得分 38）。在速度方面，Quasar 生成 500 個輸出詞元僅需 15.3 秒（包含推理時間），而 Mistral Medium 3.5 需要 18.8 秒。評測中僅有三個模型速度更快，其中只有 Gemini 3.7 Flash 在智慧指數上得分更高。
Multiverse Computing 執行長 Enrique Lizaso 表示，Quasar 表明歐洲 AI 開發者無需在推理效能和速度之間做出取捨。他強調，歐洲企業需要能夠處理複雜任務、使用工具並處理長文件的模型，同時也需要更多選擇和訪問歐洲本土開發的強大 AI。Quasar 將這兩項需求結合在一個面向企業代理和編碼的模型中。
在長上下文推理方面，Quasar 在 Artificial Analysis Long Context Reasoning (AA-LCR) 評測中得分 75.0，與 Grok 4.6 (high) 持平，僅比 Claude Opus 5 低一分，領先 Nemotron 3 Ultra 4.0 分，領先 Mistral Medium 3.5 9.7 分。在 Terminal-Bench v2.1 評測中，Quasar 得分 69.3，領先 Mistral Medium 3.5 達 18.7 分，領先 Nemotron 3 Ultra 15.4 分。該評測考察模型在真實終端環境中的代理能力，Quasar 的表現表明其能處理實際編碼和命令列任務，而非僅生成孤立程式碼片段。不過，該評測的領先者 Claude Opus 5 得分 89.1，Quasar 仍有提升空間。
Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 是九項評測的加權平均值，涵蓋代理（GDPval-AA v2 和 τ³-Banking）、編碼（Terminal-Bench v2.1 和 SciCode）、科學推理（Humanity's Last Exam、GPQA Diamond 和 CritPt）以及通用知識和長上下文推理（AA-Omniscience 和 AA-LCR）。Quasar 在九項評測中，有八項優於同類歐洲模型。
Quasar 438B 現已通過 CompactifAI API 提供，企業無需自建基礎設施即可測試和整合。該模型支援英語和西班牙語，適合需要在不同團隊和市場部署同一推理系統的歐洲及國際組織。潛在應用場景包括軟體工程、運營自動化、文件密集型研究和技術知識工作，這些領域對準確性、上下文保留和完成時間均有較高要求。
Multiverse Computing 總部位於西班牙聖塞巴斯蒂安，專注於開發高效、可部署的 AI 模型，使組織能夠在自身基礎設施內安全部署高階 AI，確保對資料、治理和合規性的完全控制。此次釋出將公司業務拓展至 4000 億引數以上的模型類別，旨在解決超大規模模型在企業互動產品中常見的延遲問題。