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欧洲大模型Quasar 438B发布：叫板美中

2026 年 9 月 14 日

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西班牙公司 Multiverse Computing 于 9 月 2 日发布 Quasar 438B，这是欧洲首个进入 4000 亿参数级别的前沿推理大模型，在 Artificial Analysis 智能指数上以 43 分成为欧洲模型最高分，并在速度与长上下文推理上同时领先法国 Mistral 的同级别产品。它标志着欧洲在高端专有推理模型上与美、中厂商正面对标。

Quasar 438B 是什么？

Quasar 438B 是 Multiverse Computing 推出的首个大规模模型，参数规模 4380 亿，定位为“面向企业级智能体与编程的推理模型”，目前支持英语与西班牙语。公司总部位于西班牙圣塞瓦斯蒂安，长期以“主权与高效 AI”为方向，其 CompactifAI 产品线基于张量网络模型压缩技术。

与很多只追求榜单分数的模型不同，Quasar 的卖点落在两个维度：智能水平与响应速度。Artificial Analysis 智能指数（Intelligence Index v4.1.1）综合九项评测，Quasar 得分 43，在欧洲模型中居首，领先 Mistral Medium 3.5（30 分）、NVIDIA Nemotron 3 Ultra（38 分）与 Inkling（42 分）；该榜单由 Claude Opus 5 以 63 分领跑。

它快在哪里？

推理模型通常“边想边答”，延迟偏高。Quasar 的官方数据是：输出 500 个 token（含思考时间）只需 15.3 秒。作为对比，Mistral Medium 3.5 需要 18.8 秒，Nemotron 3 Ultra 需要 25.7 秒，Inkling 需要 48.3 秒。

在同类对比中，仅有三个模型更快：Nemotron 3.5 Lightning（9.4 秒，指数 24）、Gemini 3.5 Flash-Lite（10.8 秒，指数 37）与 Gemini 3.7 Flash（11.5 秒，指数 56）；其中只有最后一个既更快又更强。换言之，在“又快又聪明”的组合上，Quasar 处于第一梯队。

与主要对手相比实力如何？

模型	智能指数	500 token 耗时	长上下文推理(AA-LCR)	终端编程(Terminal-Bench)
—	—	—	—	—
Claude Opus 5	63	—	75.7	89.1
Quasar 438B	43	15.3 秒	75.0	69.3
NVIDIA Nemotron 3 Ultra	38	25.7 秒	71.0	53.9
Mistral Medium 3.5	30	18.8 秒	65.3	50.6

在长上下文推理（AA-LCR）上，Quasar 拿到 75.0，与 Grok 4.6（high）持平，仅比 Claude Opus 5 低 0.7 分，并领先 Nemotron 3 Ultra 4.0 分、Mistral Medium 3.5 9.7 分。在终端编程（Terminal-Bench v2.1）上，Quasar 为 69.3，领先 Mistral Medium 3.5 达 18.7 分，但仍明显落后于 Claude Opus 5 的 89.1 分——这也是官方表示下一阶段重点提升的方向。

怎么用，贵不贵？

Quasar 438B 通过 CompactifAI API 提供，接口兼容 OpenAI 的 `/v1/chat/completions`，支持工具调用与结构化输出；推理（reasoning）功能常开且不可关闭，`reasoning_effort` 可选 high 或 max。

据公开信息，其定价为输入每百万 token 0.60 美元、输出每百万 token 1.80 美元。模型仅以 API 形式提供，不开放权重下载，属于闭源托管模式，主要面向企业而非个人开发者。

对欧洲 AI 意味着什么？

长期以来，欧洲在 AI 领域被视为更擅长中小规模、专业化或开源模型，前沿级闭源推理模型一直由美国与中国厂商主导。Quasar 438B 的意义在于证明：欧洲团队也能在高端推理类模型上拿出有竞争力的产品，并呼应了欧盟推动数字自主的 Frontier AI Grand Challenge 等举措。

对数据合规要求高、希望使用欧盟厂商模型的机构而言，Quasar 提供了一个被 Artificial Analysis 排在 Mistral 与 Nemotron 之上的新选项。不过，它距离 Claude Opus 5 仍有 20 分左右的差距，且暂不支持法语、德语等更多欧洲语言，实际落地范围仍需观察。