Quasar 438B: ヨーロッパをリードするAIモデル

Quasar 438B: ヨーロッパをリードするAIモデル

Quasar 438Bは、エンタープライズ規模のエージェントやコーディングのために構築された、当社のフラッグシップとなる推論モデルです。英語とスペイン語で動作し、Artificial Analysis Intelligence Indexで43という、この分野におけるヨーロッパ製モデルとして最高のスコアを記録しました。

Intelligence Index v4.1.1は、GDPval-AA v2、τ³-Banking、Terminal-Bench v2.1、SciCode、Humanity's Last Exam、GPQA Diamond、CritPt、AA-Omniscience、AA-LCRの9つの評価を組み合わせています。Quasarの43というスコアは、Mistral Medium 3.5の30、NVIDIA Nemotron 3 Ultraの38、Inklingの42を上回り、Claude Opus 5の63がリードする分野で優位に立っています。

Quasarは知的なだけでなく、高速でもあります。15.3秒で500トークン（思考時間込み）を返します。比較対象の中で、これより速いモデルは3つだけで、そのうちインデックスでより高いスコアを持つのはGemini 3.7 Flashのみです。Quasarを上回るスコアを持つモデルのうち、25秒未満で回答できるのは2つだけです。残りは38秒から156秒かかります。

Multiverse Computingは、AIをより効率的で展開可能にすることにその地位を築いてきました。Quasarは、その取り組みを400B以上のパラメータクラスにもたらします。これは、通常のレイテンシなしに、計画、ツールの使用、コード実行、および大規模なコンテキストを必要とするマルチステップタスクのための推論モデルです。

このモデルはCompactifAI APIを通じて利用できるため、チームはインフラストラクチャを構築せずにテストできます。

最高スコアのヨーロッパ製モデル

図1. Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1、9つの評価の複合値。高いほど良い。

Quasarは複合インデックスで43を記録しました。これはMistral Medium 3.5より13ポイント、パラメータ数が1120億多いNemotron 3 Ultraより5ポイント上回っています。

フロンティアクラスの速度

図2. エンドツーエンドの応答時間：500トークンを出力するまでの秒数（推論時間込み）。低いほど良い。

Quasarは15.3秒で500トークンの応答を完了します。比較対象の中で、これより速い3つのモデルは、Nemotron 3.5 Lightning（9.4秒、インデックススコア24）、Gemini 3.5 Flash-Lite（10.8秒、インデックススコア37）、Gemini 3.7 Flash（11.5秒、インデックススコア56）です。これらの中で、より速く、より能力が高いのは最後の1つだけです。

逆に考えると、その差はさらに広がります。Quasarは43のスコアで15.3秒かかります。Mistral Medium 3.5は30のスコアで18.8秒かかります。Nemotron 3 Ultraは36のスコアで25.7秒かかり、Inklingは42のスコアで48.3秒必要で、Quasar 438Bの2倍以上です。

Mistral Medium 3.5との比較では、両方の軸で一方向の差が見られます。Quasarはより高いスコア（43対30）を持ち、より速く回答します（15.3秒対18.8秒）。

長文コンテキスト推論

図3. AA-LCRスコア。高いほど良い。

QuasarはAA-LCRで75.0を記録しました。これは、長いドキュメントに分散した情報を抽出、関連付け、推論する能力をテストするものです。これはGrok 4.6 (high)の75.0と同等であり、Claude Opus 5の75.7およびQwen3.8 2.4T A95Bの75.3に1ポイント差で迫っています。Nemotron 3 Ultraを4.0ポイント、Mistral Medium 3.5を9.7ポイント上回っています。

長文コンテキストの処理は、エンタープライズのリサーチ、ドキュメント分析、エージェント的なワークフローの基盤となるものであり、Quasarがフロンティアグループに最も近づく領域です。

エージェント的なコーディングとターミナル操作

図4. Terminal-Bench v2.1スコア。高いほど良い。

QuasarはTerminal-Bench v2.1で69.3を記録しました。これは、エージェントを実際のターミナル環境で動作させるテストです。Mistral Medium 3.5を18.7ポイント、Nemotron 3 Ultraを15.4ポイント上回っていますが、Claude Opus 5が89.1でリードするフロンティアグループには及んでいません。これはQuasarにとって最も改善の余地がある評価であり、次の作業の目標となっています。

4つの結果を1つのビューで

表1. 4つの提供されたArtificial AnalysisチャートにおけるQuasar 438B。出典：Artificial Analysis。

エンタープライズ規模のエージェントとコーディングのために構築

Quasarは、ソフトウェア開発エージェント、テクニカルコパイロット、リサーチシステム、ワークフロー自動化を実行する組織のために構築されています。Terminal-Benchと長文コンテキストの結果は、コンテキストを保持し、アクションを調整し、マルチステップタスクを処理する必要があるエージェントをサポートします。応答時間は、これらのループをインタラクティブな製品内に収まるのに十分な速さに保ち、バッチジョブではなくします。

英語とスペイン語のサポートにより、Quasarは、単一言語へのデプロイを限定することなく推論を必要とするヨーロッパおよび国際的な企業にとって実用的な基盤となります。チームは、精度、コンテキスト、信頼性の高いタスク完了が結果を左右するエンジニアリング、オペレーション、ナレッジワーク全般でQuasarを活用できます。

Quasarのさらなるアップデートを予定しています。続報にご期待ください。

はじめに

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