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La startup vasca acaba de lanzar Quasar 438B, un modelo propietario de 438.000 millones de parámetros que, según el ranking independiente Artificial Analysis, supera en inteligencia a los modelos de Mistral y se convierte en la referencia europea más avanzada del momento.
El ascenso de un campeón europeo inesperado
Mientras la atención mediática en Europa se centraba en Mistral AI como la gran esperanza continental frente a los gigantes estadounidenses y chinos, una empresa mucho más discreta —con sede en San Sebastián— ha estado construyendo en silencio la infraestructura de IA más ambiciosa del Viejo Continente. Se trata de Multiverse Computing, fundada por físicos cuánticos y especialistas en computación de redes tensoriales, que acaba de dar un golpe sobre la mesa con el lanzamiento de Quasar 438B.
El nuevo modelo, presentado en agosto de 2026, ha sido evaluado por la plataforma independiente Artificial Analysis —uno de los referentes más rigurosos del sector— y ha obtenido un Intelligence Index de 43, superando con holgura al Mistral Medium 3.5, que se queda en 30 puntos en la misma escala.
De la computación cuántica a la IA soberana
Multiverse Computing no nació como una empresa de modelos de lenguaje. Su origen está en algoritmos cuánticos y cuántico-inspirados para resolver problemas de optimización en sectores como finanzas, energía y manufactura. Fue en 2023 cuando el equipo, liderado por el CSO Román Orús —físico cuántico con doctorado, profesor investigador Ikerbasque y miembro del Panel Científico de IA de las Naciones Unidas—, identificó que las redes tensoriales, herramientas matemáticas desarrolladas originalmente en física cuántica, podían aplicarse a la compresión de grandes modelos de lenguaje sin degradar su rendimiento.
Esa intuición se convirtió en CompactifAI, la tecnología flagship de la compañía, capaz de reducir el tamaño de un LLM hasta en un 95% con apenas una caída del 2-3% en precisión. Los modelos comprimidos corren entre 4 y 12 veces más rápido y cuestan entre un 50% y un 80% menos de operar que los originales, pudiendo ejecutarse incluso en Raspberry Pi, drones y dispositivos de borde.
Quasar 438B: especificaciones técnicas y posicionamiento
Quasar 438B no es un modelo comprimido: es un modelo propietario de 438.000 millones de parámetros desarrollado desde cero por Multiverse Computing. Según los datos publicados en Artificial Analysis, sus características principales son:
| Característica | Quasar 438B |
|---|---|
| Parámetros | 438B |
| Ventana de contexto | 1 millón de tokens |
| Intelligence Index | 43 |
| Precio input | $0.60 / millón de tokens |
| Velocidad de salida | 183 tokens/segundo |
| Latencia (TTFT) | 1.09 segundos |
| Tiempo end-to-end (500 tokens) | 14.75 segundos |
Estos números sitúan a Quasar 438B no solo por encima de Mistral Medium 3.5, sino al mismo nivel de modelos como Kimi K2.7 Code (43 puntos) y por encima de referencias como Claude Sonnet 5 (Non-reasoning) (43 puntos en la misma escala). Su ventana de contexto de 1 millón de tokens es particularmente competitiva, duplicando los 256.000 tokens de la familia Mistral 3.
Contexto europeo: soberanía digital y eficiencia
El éxito de Multiverse Computing no es solo técnico; es geopolítico. En un momento en que la Unión Europea busca reducir su dependencia de infraestructuras de IA no europeas, la compañía vasca ha cerrado alianzas estratégicas clave:
- Inetum (marzo 2026): la firma de servicios digitales con 27.000 consultores y €2.400M de facturación se convierte en canal principal de distribución.
- Axelera AI (marzo 2026): colaboración para embeber modelos comprimidos en hardware de borde (industria, movilidad y defensa).
- NVIDIA GTC 2026: lanzamiento del portal API de CompactifAI con créditos gratuitos para nuevos desarrolladores.
La Comisaria Europea de Startups, Investigación e Innovación, Ekaterina Zaharieva, ha destacado públicamente que colaboraciones como estas demuestran cómo las empresas deep-tech europeas pueden entregar "tecnologías digitales estratégicas soberanas".
El respaldo financiero: de startup a unicornio en ciernes
La tracción comercial de Multiverse Computing es notable. En julio de 2026, la empresa cerró una Serie C de $570 millones liderada por Quantonation, con el objetivo de escalar su plataforma de IA eficiente desde el edge hasta la nube. Desde su Serie B, los ingresos anualizados han crecido más de 10x, con un crecimiento de ventas de 96x año sobre año en el Q1 2026.
Sus modelos ya están desplegados en millones de dispositivos —drones, cámaras, satélites, vehículos e infraestructura telecomunicaciones— y su cartera de clientes incluye nombres como Allianz, Bank of Canada, Bosch, Iberdrola, Indra, PwC y Telefónica.
Comparativa con el panorama global
Aunque Quasar 438B se posiciona como el modelo europeo mejor puntuado en el ranking de Artificial Analysis, es importante contextualizar su lugar en el ecosistema global. En el mismo índice, modelos como Claude Opus 5 (63.1), Grok 4.6 (60.9) o GPT-5.6 Sol (60.9) mantienen ventajas significativas en capacidades de razonamiento de frontera.
No obstante, la apuesta de Multiverse Computing no es competir por la mera escala de parámetros, sino por la eficiencia: ofrecer rendimiento de primer nivel con una huella de computación y un coste operativo drásticamente inferiores. En un mercado donde los defaults de crédito privado alcanzan el 9.2% y las firmas de VC aconsejan asegurar compromisos de capacidad computacional por escrito, un modelo que consume entre un 54% y un 92% menos de memoria que sus competidores directos redefine la ecuación económica de la IA empresarial.
Conclusión: un nuevo capítulo para la IA europea
Multiverse Computing ha demostrado que Europa no necesita imitar a Silicon Valley para liderar en inteligencia artificial. Con un enfoque radical en la eficiencia, la soberanía digital y la computación cuántico-inspirada, la empresa vasca ha pasado de ser una startup especializada en optimización a convertirse en el referente técnico del continente en modelos de lenguaje.
Quasar 438B no es solo un modelo más grande: es la prueba de que la innovación europea puede competir —y superar— a los actores establecidos cuando combina ciencia de frontera con una visión clara de las necesidades reales de despliegue empresarial. Si la trayectoria reciente es indicativa, lo que hemos visto hasta ahora es solo el comienzo.
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