Multiverse Computing 推出了 Quasar 438B，這是一款宣稱為歐洲領先的壓縮大型語言模型。該模型採用稀疏專家混合架構，據稱在大幅減少參數數量的同時，達到了與 GLM 5.2 相同的性能表現。

Quasar 438B 在 Artificial Analysis 智慧指數中得分為 43，編碼指數得分為 61.2。社群討論指出該模型是否經過預訓練尚不明確，並推測它可能是 GLM 5.2 或 MiniMax M3 的壓縮版本。

事件背景

稀疏專家混合架構允許大型語言模型在保持計算成本較低的情況下擴展總參數量，因為每次輸入僅激活部分專家。模型壓縮技術（如張量網絡）旨在減少模型大小和推理延遲，同時不顯著損失準確性，從而使模型能在資源受限的設備上部署。

社群觀察

社群反應兩極，部分用戶讚賞其性能分數，而其他人則對訓練來源和架構細節表示懷疑。批評者指出 Multiverse Computing 常以新名稱對現有模型進行微調，因此引發了 Quasar 438B 是全新訓練還是中國模型的壓縮變體之質疑。