Quasar 438B: Multiverse se apunta el mejor modelo europeo y los datos no cierran el caso

Multiverse Computing es la empresa española de computación cuántica que anunció una Serie C de hasta 500 millones de euros. Lo contamos. Salimos de aquella ronda con una conclusión poco glamurosa y bastante rara en este sector: no era humo. Había producto y métricas clínicas sólidas. Eso era la primera parte.

La segunda acaba de caer. Se llama Quasar 438B. Primer modelo grande de la casa. 438 mil millones de parámetros. Y el titular que Multiverse ha puesto en el escaparate, en el tweet de lanzamiento: según ellos, Artificial Analysis lo valida como el modelo europeo más fuerte que ha evaluado.

Un 438B no corre sobre un ordenador cuántico. Si la promesa de los 500 millones era IA eficiente con computación cuántica, este lanzamiento no es esa frase hecha carne. Puede ser otra capa. Puede ser que el modelo grande vaya por un lado y la cuántica por otro. Lo que no cuela es tragar el "mejor de Europa" sin mirar el marcador.

El Cuñado dice: "Ya está. Los españoles tienen el mejor modelo de Europa, con 500 kilos detrás y cuántica de por medio. Mistral fuera."

La realidad es: hay un modelo de 438B, un tweet de lanzamiento y un 43 en el Intelligence Index que la propia Artificial Analysis publica. Terminal-Bench v2.1 a 69,3 y AA-LCR a 75,0, en lo extraído, no aparecen en el leaderboard. El rendimiento validado es real; lo que todavía no está es la arquitectura, los parámetros activos y los datos que respalden el relato de eficiencia.

Por qué importa saberlo: si el marcador se sostiene, Quasar entra en la clase 400B+ europea con un hito de verdad. Si no, es una ronda enorme con un claim de lanzamiento. El 43 es real. Lo que todavía no sabemos es cuánto músculo necesita Quasar para conseguirlo.

Qué es Quasar 438B

Según el tweet de Multiverse, Quasar 438B es un modelo de 438 mil millones de parámetros, en inglés y español, orientado a agentes enterprise, coding y workloads de varios pasos. Es su primer modelo grande. Fecha de salida que publica Artificial Analysis: 10 de agosto de 2026. Ventana de contexto: 1M tokens. Disponible a través de 1 proveedor de API.

Eso es la ficha. No es poco. Un 438B no se improvisa en un fin de semana, y Europa no tiene una estantería llena de modelos de esa clase. El tamaño, el bilingüe y el caso de uso (agentes, código, multi-step) son la oferta. El campeonato europeo es otra cosa: es un ranking, y el ranking lo está cantando la empresa que acaba de lanzar el producto.

Las cifras que Multiverse afirma

Todas las que siguen salen del tweet y del blog de presentación. Van como afirmaciones de Multiverse, no como hecho cerrado.

Según Multiverse, Quasar 438B saca 43 en el Intelligence Index v4.1.1 de Artificial Analysis: el más alto de cualquier modelo europeo evaluado, 13 puntos por delante de Mistral Medium 3.5 y 5 por delante de Nemotron 3 Ultra.

Según Multiverse, una respuesta de 500 tokens (razonamiento incluido) tarda 15,3 s. Afirman que solo 3 modelos de la comparación responden más rápido, y que solo 1 de esos tres puntúa más alto.

Según Multiverse, en AA-LCR (razonamiento de contexto largo) saca 75,0: a la par con Grok 4.6 (high) y a un punto de Claude Opus 5.

Según Multiverse, en Terminal-Bench v2.1 saca 69,3: agentes en entornos terminal reales, 18,7 puntos por delante de Mistral Medium 3.5.

El blog de Multiverse pone números al reloj. Contexto literal de esa medición, que es suya: los 3 más rápidos serían Nemotron 3.5 Lightning (9,4 s, score 24), Gemini 3.5 Flash-Lite (10,8 s, score 37) y Gemini 3.7 Flash (11,5 s, score 56). "Only the last of those is both faster and more capable." En esa misma tabla, Mistral Medium 3.5 puntúa 30 y tarda 18,8 s; Nemotron 3 Ultra puntúa 36 y tarda 25,7 s; Inkling puntúa 42 y necesita 48,3 s.

La aritmética del 15,3 s, si uno se la toma en serio como reloj de Multiverse, es esta: 500 tokens / 15,3 s = 32,68 tokens/s efectivos, razonamiento metido dentro. 30,6 ms por token. No es comparable con el outputSpeed que Artificial Analysis mide por su lado (~176-183 tok/s): AA cronometra generación de salida sin thinking time. Son series distintas. Mezclarlas para hacer un ranking es hacer trampas con el cronómetro.

Quasar 438B scores 43 on the Artificial Analysis Intelligence Index, placing it well above average among comparable models (median: 18)

Esa frase está en la página de Artificial Analysis. El 43 no es solo un recorte del tweet. AA declara la medición como test independiente en hardware dedicado. La mediana de comparables, según esa misma página, es 18. Ahí hay un titular que sí se puede señalar con el dedo: el 43 existe en AA.

El resto del marcador no sale igual de limpio. Terminal-Bench 69,3 y AA-LCR 75,0 no los hemos podido recuperar directamente de la versión textual del leaderboard de Artificial Analysis: Multiverse los publica atribuyéndolos a AA, y AA confirma que ambas evaluaciones son independientes, pero esos valores concretos no aparecen en lo extraído. Quien quiera el 69,3 y el 75,0 como hecho verificado, de momento tiene a Multiverse diciéndolo, no la misma confirmación directa que tiene el 43.

Y hay un desajuste interno en el propio blog de Multiverse: en un sitio pone a Nemotron 3 Ultra "at 38" y más abajo "Nemotron 3 Ultra scores 36". El tweet vende 5 puntos de ventaja (43 - 38). Si fuera 36, la ventaja sería de 7, no de 5. No es una acusación. Es una cifra que Multiverse no se pone de acuerdo consigo misma.

Lo que se sostiene, lo que se complica y la comparativa de eficiencia

El tweet dice que Quasar saca 5 puntos a Nemotron 3 Ultra "que lleva 112B más parámetros". NVIDIA, en su página de Nemotron 3 Ultra, confirma literalmente 55 billion active parameters y 550B en total. La comparación 438B vs 550B en parámetros totales no demuestra eficiencia por sí sola: lo relevante es cuántos parámetros activa Quasar por token, y eso Multiverse no lo ha publicado. Sin conocer la arquitectura ni los parámetros activos de Quasar, la ventaja de "112B más parámetros" es un dato de catálogo, no un argumento de eficiencia.

El truco de los MoE (activar una fracción y guardar el resto) ya lo hemos visto en otros lanzamientos: 6B activos y 180B almacenados no es el mismo recibo. Mientras no sepamos si Quasar es denso, MoE o algo intermedio, y cuántos parámetros despierta por token, la comparativa de eficiencia queda en el aire.

Eso no demuestra que Quasar sea malo. Demuestra que "112B más parámetros" y "IA eficiente" no se pueden decir en la misma frase sin explicar qué se está contando.

Artificial Analysis, en su propia ficha, no suaviza el otro lado de la factura. Pricing: 0,60 $ por 1M de tokens de entrada y 1,80 $ por 1M de salida. Esas cifras son, respectivamente, inferiores a Mistral Medium 3.5 y a Nemotron 3 Ultra, así que no es el modelo más caro de catálogo. El problema real es otro: AA describe Quasar como "very verbose", con 350M tokens generados al evaluar el Intelligence Index, frente a una mediana de 67M. Respuestas largas en un modelo de ese tamaño disparan lo que pagas de verdad por cada trabajo terminado, aunque el token de entrada sea barato. El coste por token puede ser razonable; el coste por trabajo terminado es lo que importa, y ahí la verbosidad lo complica.

La empresa prometió eficiencia. El primer modelo grande se publica con velocidad sólida (~176-183 tok/s según AA) y un 43 que merece respeto, pero también con una verbosidad que puede encarecer cada tarea real. Puede ser un modelo fuerte. No es, de entrada, la postal de la IA que gasta poco.

La cuántica que no está en el 438B

Multiverse no es un laboratorio de modelos que de repente se ha puesto un apellido cuántico. Es una empresa de computación cuántica que prometió IA eficiente y ahora entrega un LLM de 438B. Un modelo de ese tamaño, en la inferencia que están vendiendo, no usa computación cuántica.

¿Contradice eso la promesa de los 500 millones? No lo afirmamos. La cuántica puede estar en otra capa: búsqueda de arquitectura, compresión, entrenamiento, algo que no se ve en la ficha del 438B. También puede ser que el modelo grande sea un producto clásico y la cuántica siga siendo la tesis de la ronda, todavía no este lanzamiento. Los datos públicos del modelo no cierran esa pregunta. Lo que sí cierran es el cuento fácil: Quasar 438B no es "el modelo cuántico europeo". Es un 438B. Punto.

¿Se asienta como referente europeo?

Europa tiene pocos modelos de la clase 400B+. Eso no es un discurso de bloques. Es el inventario. Si las cifras de Multiverse se sostienen, Quasar 438B sería un hito: un europeo que se puede poner en una tabla de Intelligence Index, de agentes en terminal y de contexto largo sin pedir disculpas. El 43, con mediana 18 en AA, es el único clavo que hoy aguanta un martillazo.

Si Terminal-Bench 69,3 y AA-LCR 75,0 no se sostienen, el claim se deshincha a un titular de lanzamiento con un índice y mucho adjetivo. No hace falta decidir hoy que es una estafa ni que es el rey. Hace falta no repetir el tweet como si fuera el banco de pruebas.

La Serie C de hasta 500M€ ocurrió. El primer modelo grande existe. Artificial Analysis publica un 43 con velocidad real y, en la misma ficha, "very verbose". El resto del marcador, la arquitectura, los parámetros activos y la historia de eficiencia frente a modelos MoE siguen abiertos. El 43 es real. Lo que todavía no sabemos es cuánto músculo necesita Quasar para conseguirlo. Cuando salgan esos datos, se mira. Hasta entonces, Quasar 438B es un lanzamiento de verdad con un campeonato que todavía no está pitado.

Preguntas frecuentes

¿Es Quasar 438B el mejor modelo de IA europeo?

Según Multiverse, sí: Artificial Analysis lo sitúa como el europeo más fuerte evaluado, con 43 en el Intelligence Index v4.1.1. La página de AA publica ese 43 y una mediana de 18 entre comparables. Terminal-Bench v2.1 (69,3) y AA-LCR (75,0) son valores que Multiverse atribuye a AA, pero que no hemos podido recuperar directamente del leaderboard. Con un índice anclado y el resto del marcador pendiente de verificación directa, el "mejor de Europa" sigue siendo un claim, no un hecho cerrado.

¿Qué es Quasar 438B de Multiverse Computing?

Quasar 438B es el primer modelo grande de Multiverse Computing: 438 mil millones de parámetros, inglés y español, pensado para agentes enterprise, coding y tareas de varios pasos. Artificial Analysis fecha el lanzamiento el 10 de agosto de 2026, le da 1M de tokens de contexto y lo lista en 1 proveedor de API. Multiverse es la empresa española de computación cuántica que anunció una Serie C de hasta 500M€.

¿Usa computación cuántica el modelo Quasar 438B?

Un modelo de 438B no usa computación cuántica en la inferencia que Multiverse está presentando. La empresa prometió IA eficiente con cuántica al levantar la ronda; eso puede vivir en otra capa (entrenamiento, compresión, búsqueda de arquitectura) o no materializarse en este producto. Los datos públicos de Quasar no cierran esa pregunta. Cierran el atajo de llamarlo "el modelo cuántico".

¿Cuánto cuesta usar Quasar 438B?

Artificial Analysis publica 0,60 $ por 1M de tokens de entrada y 1,80 $ por 1M de salida, precios inferiores a Mistral Medium 3.5 y Nemotron 3 Ultra. El problema no es el token: Quasar generó 350M tokens al evaluar el Intelligence Index, frente a una mediana de 67M. Esa verbosidad puede disparar el coste real por tarea terminada aunque el precio de catálogo parezca razonable.