Multiverse lanza Quasar 438B: el LLM más avanzado de Europa

Quasar 438B: el nuevo campeón europeo de IA según Multiverse Computing

La española Multiverse Computing presentó esta semana Quasar 438B, su primer modelo de lenguaje grande, con 438.000 millones de parámetros y una ventana de contexto de un millón de tokens. La compañía, con sede en Donostia-San Sebastián, lo describe como "el modelo de IA más inteligente de Europa", respaldada por una puntuación de 43 puntos en el Intelligence Index v4.1.1 de Artificial Analysis, una media ponderada de nueve evaluaciones que cubren agentes, código, razonamiento científico, conocimiento general y razonamiento de contexto largo.

El número supera con holgura los 35 puntos del francés Mistral Medium 3.5, hasta ahora la referencia europea en el índice. En razonamiento de contexto largo (AA-LCR), Quasar alcanza 75,0 puntos, igualando a Grok 4.6 (high) y quedando a un punto de Claude Opus 5, según los datos publicados por Multiverse. En Terminal-Bench v2.1 —una prueba de agentes operando en terminales reales— Quasar obtiene 69,3 puntos, 18,7 puntos por delante de Mistral Medium 3.5 y 15,4 puntos por encima de Nemotron 3 Ultra, aunque todavía lejos del líder en esa prueba, Claude Opus 5, en 89,1 puntos, según el comunicado recogido por Business Insider.

¿Qué hay detrás de Quasar 438B? La sospecha de ser un fork de GLM-5.2

El anuncio llegó con letra pequeña. La ficha del modelo en Artificial Analysis advierte con claridad que Quasar está "basado en GLM-5.2", el modelo de razonamiento de 753.000 millones de parámetros totales (con unos 40.000 millones activos por inferencia) que el laboratorio chino Zhipu AI lanzó en junio de 2026 bajo licencia MIT y con pesos abiertos. Y en la documentación previa de CompactifAI, la plataforma de la propia Multiverse, Quasar llegó a aparecer en beta directamente asociado a GLM-5.2, describiéndose como de capacidades técnicas "idénticas" al modelo chino.

Las coincidencias técnicas son difíciles de ignorar: ambos son modelos de texto y razonamiento, ambos comparten la ventana de un millón de tokens y ambos están entrenados para programación y agentes. La diferencia más visible es el tamaño: Quasar tiene 438.000 millones de parámetros frente a los 753.000 millones de GLM-5.2, una reducción que la propia Multiverse presenta como prueba del valor de su tecnología de compresión. Esa compresión implica una pérdida: GLM-5.2 alcanza 53 puntos en el Intelligence Index, diez más que Quasar. A cambio, Quasar ofrece 183 tokens/s de velocidad de inferencia, casi 2,7 veces los 68 tokens/s de GLM-5.2, un punto clave en flujos agénticos donde una sola petición dispara decenas de llamadas al modelo.

Multiverse no menciona en su anuncio oficial la relación con GLM-5.2 ni aclara si hubo un preentrenamiento desde cero. Xataka intentó consultar a la empresa y, al cierre de su artículo, no había obtenido respuesta.

CompactifAI, el negocio real de Multiverse

Multiverse no se presenta como rival de OpenAI ni entrena LLMs gigantescos desde cero. Su especialidad histórica es comprimir modelos grandes sin que pierdan demasiada capacidad, una tecnología que bautizó como CompactifAI y que hoy se ofrece como API a empresas. En febrero de 2025, el Gobierno de España inyectó 67 millones de euros en la compañía precisamente por esa capacidad. Meses después, en junio, Multiverse levantó 189 millones de euros adicionales; a febrero de 2026, según Xataka, la empresa negociaba una nueva ronda que la situaría por encima de los 1.500 millones de euros de valoración.

Su cartera de clientes incluye a Iberdrola, Bosch y el Banco de Canadá, lo que apunta a un perfil de comprador enterprise preocupado por desplegar IA dentro de su propia infraestructura, sin filtrar datos a API externas. Quasar se venderá precisamente así: a través de la API de CompactifAI, en inglés y español, con foco en agentes de software, automatización operativa y trabajo sobre documentos largos.

Una paradoja de soberanía tecnológica

El lanzamiento deja una paradoja que incomoda al propio discurso de Multiverse. El comunicado de Business Insider enmarca Quasar como "un paso significativo para la IA soberana europea", y el cofundador y CEO Enrique Lizaso afirma que demuestra que Europa puede competir con los modelos de EE. UU. y China en capacidad y velocidad. Pero la base del modelo es china, y esa es la trampa.

GLM-5.2 es un modelo de pesos abiertos bajo licencia MIT, publicado por Zhipu (ahora conocida como Z.AI) en un momento en el que el acceso a modelos frontera estaba en entredicho: el cierre global de Fable 5 por restricciones del gobierno estadounidense, reportado por eWeek, dejó a muchos clientes enterprise buscando alternativas abiertas. Zhipu capitalizó ese vacío: sus acciones listadas en Hong Kong subieron casi un 60% en un mes y el valor de mercado superó el billón de dólares hongkoneses.

Multiverse, sobre esa base abierta, construye una versión propietaria. En Artificial Analysis, Quasar 438B aparece como modelo propietario: los pesos no están disponibles, y no se pueden descargar, estudiar ni auditar de forma independiente. Es legítimo hacerlo —muchos labs comercializan derivados de modelos abiertos—, pero erosiona el argumento de "IA europea" si el ADN del modelo es chino y la trazabilidad técnica no se publica.

Qué significa esto para tu startup

Independientemente de la procedencia de Quasar, el movimiento deja tres lecciones prácticas para founders que construyen sobre LLMs en 2026:

• El código abierto chino ya es frontera. Si tu stack depende de un modelo abierto y barato, conviene evaluar GLM-5.2 (y su sucesor GLM-5.3, lanzado en julio según InfoWorld) como base. Las suscripciones arrancan en torno a los 10 USD/mes y las tarifas por token en API están muy por debajo de Claude y GPT, según reportes de la industria recogidos por eWeek.
• Velocidad de inferencia importa más de lo que parece. Los 183 tokens/s de Quasar no son un dato estético: un agente que necesite 30 llamadas para cerrar una tarea convierte cada segundo de latencia en medio minuto perdido. Comprime, destila o cambia de proveedor antes de añadir otra capa de UX al producto.
• "Sovereign AI" es un argumento de marketing hasta que publicas los pesos. Si vendes a empresas europeas preocupadas por soberanía, exige a tu proveedor de modelo tarjetas de modelo claras, declaración de datos de entrenamiento y opciones de despliegue on-prem. Un modelo "propietario" construido sobre otro abierto sin disclosure no es soberanía: es branding.

Conclusión

Multiverse Computing tiene un negocio legítimo y valioso en compresión de modelos, y la tecnología CompactifAI tiene mérito técnico propio. Pero presentar a Quasar 438B como el "modelo de IA más inteligente de Europa" sin mencionar que está basado en GLM-5.2 confunde a desarrolladores y compradores enterprise. Si la empresa confirma el origen del modelo, la conversación cambia: lo que Europa debería celebrar no es el clon, sino la capacidad de comprimirlo y darle velocidad. Y ese mérito, conviene recordarlo, ya no requiere entrenar desde cero.

Fuentes

• Xataka: "La española Multiverse ha lanzado el modelo de IA más avanzado de Europa…" (fuente original)
• Business Insider: "Multiverse Computing launches Quasar 438B…"
• CNBC: "China's Zhipu is closing in on top U.S. AI models…"
• eWeek: "Anthropic AI Shutdown Puts China's Zhipu AI in the Spotlight"