Noticias de Beating AI: La empresa española de IA Multiverse Computing acaba de promocionar a Quasar 438B como el "modelo de IA más potente de Europa", cuando la comunidad descubrió su relación con智谱 GLM-5.2. La página de Artificial Analysis ya etiqueta directamente al modelo como "Quasar 438B (max, basado en GLM-5.2)", indicando claramente que se basa en GLM-5.2. Documentos anteriores de Multiverse también ya contenían pistas: el 5 de agosto, al lanzar Quasar 438B en beta, el registro de actualizaciones de CompactifAI afirmó que sus capacidades eran "idénticas" a las de GLM-5.2. La comunidad cuestiona entonces si Quasar simplemente es una versión comprimida o modificada de GLM-5.2 con un nuevo nombre. Multiverse aún no ha publicado la arquitectura, el método de entrenamiento ni ha explicado la relación exacta entre ambos modelos. Aunque el negocio principal de Multiverse es la compresión de modelos, su propia FAQ aún enumera a Quasar en "Modelos Originales", no en "Modelos Comprimidos". GLM-5.2 tiene aproximadamente 753B parámetros totales y activa 40B durante la inferencia, con un índice inteligente de 53 en la categoría max de Artificial Analysis; Quasar, reducido a 438B, obtiene solo 43 puntos, pero su velocidad de salida es de aproximadamente 174 tokens/s, significativamente más rápida que los aproximadamente 68 tokens/s de GLM-5.2.
La empresa española de IA Quasar 438B se descubrió que se basa en Zhipu GLM-5.2
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Resumen
La empresa española de IA Multiverse Computing reclamó recientemente a Quasar 438B como el "modelo de IA más potente de Europa", pero el análisis on-chain revela sus estrechos vínculos con GLM-5.2 de Zhipu. Artificial Analysis lo etiquetó como "Quasar 438B (máx, basado en GLM-5.2)", citando datos on-chain del changelog de CompactifAI. El rendimiento y la estructura del modelo sugieren que podría ser una versión modificada de GLM-5.2. Multiverse no ha aclarado la relación ni los métodos de entrenamiento. Quasar, con 438 mil millones de parámetros, obtiene una puntuación de 43 en benchmarks de IA y procesa 174 tokens por segundo, más rápido que los 68 tokens por segundo de GLM-5.2.
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