San Sebastián, España.- Multiverse Computing ha lanzado recientemente su modelo de inteligencia artificial, Quasar 438B, al que ha calificado como «el modelo de IA más inteligente de Europa». Según la empresa, este modelo ha obtenido 43 puntos en el Intelligence Index de Artificial Analysis, superando los 35 puntos del Mistral Medium 3.5, el modelo más avanzado de la startup francesa.
No obstante, surge una controversia en torno a la verdadera naturaleza de Quasar 438B. La ficha técnica de Artificial Analysis indica que este modelo está «basado en GLM-5.2», un modelo de código abierto desarrollado por el laboratorio chino Zhipu.AI en junio de 2026. Documentos previos de CompactifAI, la plataforma de compresión de modelos de Multiverse, revelan que Quasar fue inicialmente asociado a GLM-5.2, describiendo capacidades técnicas «idénticas» al modelo original. Sin embargo, el anuncio oficial de Multiverse no menciona esta relación.
La compresión de modelos, como la que realiza CompactifAI, busca hacer más eficientes modelos grandes sin perder demasiada capacidad. GLM-5.2 cuenta con 753.000 millones de parámetros y puntúa 53 puntos en el Intelligence Index, mientras que Quasar tiene 438.000 millones de parámetros y su puntaje es 43. Esta disminución en la puntuación parece coherente con la compresión del modelo.
Una de las ventajas de Quasar es su velocidad, alcanzando 183 tokens por segundo, comparado con los 68 tokens por segundo de GLM-5.2. Si la tecnología de Multiverse cumple con sus promesas, esto podría representar un avance técnico significativo. Sin embargo, la manera en que se comunica este logro podría ser problemática.
La competencia por la eficiencia en la inteligencia artificial ha cambiado; actualmente, no solo se premia tener el modelo más grande. La publicación de los pesos de GLM-5.2 bajo licencia abierta permite a empresas europeas desarrollar productos comerciales basados en esa tecnología. Sin embargo, Quasar 438B es presentado como un modelo propietario, lo que genera confusión sobre su verdadera naturaleza.
El debate sobre la soberanía tecnológica en IA en Europa se centra en si los laboratorios europeos pueden competir en el entrenamiento de modelos grandes o deben buscar un nicho en la cadena de valor. Multiverse ha optado por la segunda opción, apostando por la compresión de modelos en lugar de entrenarlos desde cero. Quasar 438B representa un ejemplo ambicioso de esta estrategia, pero la falta de claridad en su comunicación podría generar malentendidos.
Al momento de esta publicación, wwwhatsnew.com intentó contactar a Multiverse Computing para obtener más información sobre el origen y metodología de Quasar 438B, pero no se recibió respuesta. La compañía tiene motivos para estar orgullosa de sus resultados técnicos, especialmente en un contexto donde empresas como Meta y Google están compitiendo con modelos de menor costo.
Si Multiverse confirma su relación con GLM-5.2, Quasar 438B podría seguir siendo un modelo competitivo en términos de velocidad y costo. Sin embargo, no podría ostentar el título de símbolo de soberanía tecnológica que el lanzamiento sugiere. La tecnología de CompactifAI, destinada a reducir costos de inferencia y aumentar la velocidad de modelos existentes, sigue siendo valiosa, aunque su aplicación no se limite al modelo que se ha comprimido actualmente.
El mercado europeo de IA necesita modelos que no dependan de la infraestructura estadounidense ni de datos de entrenamiento fuera del GDPR. Si CompactifAI puede aplicar su tecnología a diferentes modelos base, el caso de negocio se fortalecerá. Sin embargo, la falta de claridad en la comunicación sobre Quasar 438B podría dificultar su aceptación entre clientes institucionales europeos.
La cobertura de wwwhatsnew.com sobre el mercado de IA soberana europea concluye que no se puede construir indefinidamente un «modelo europeo de referencia» sobre compresiones de modelos chinos. Quasar 438B podría ser una solución para muchos casos de uso, pero la narrativa de su lanzamiento no ayuda a los interesados a tomar decisiones informadas.
Fuente: wwwhatsnew.com
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