Mạnh Quân✔
Writer
Công ty AI Tây Ban Nha Multiverse Computing vừa giới thiệu Quasar 438B, một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có 438 tỷ tham số, tập trung vào khả năng suy luận, lập trình và thực hiện các nhiệm vụ AI Agent phức tạp. Theo Artificial Analysis, mô hình đạt 43 điểm Intelligence Index v4.1.1, đứng đầu trong nhóm các mô hình châu Âu được Multiverse Computing đưa ra so sánh.
Để so sánh, Mistral Medium 3.5 đạt khoảng 30 điểm và NVIDIA Nemotron 3 Ultra đạt 38 điểm. Quasar vì vậy có kết quả khá ấn tượng trong nhóm mô hình được đem ra đối chiếu, dù vẫn còn khoảng cách với những LLM mạnh nhất thế giới.
Điểm đáng chú ý của Quasar không chỉ nằm ở khả năng suy luận mà còn ở AI Agent. Trong Terminal-Bench v2.1, mô hình đạt 69,3 điểm. Đây là bài kiểm tra yêu cầu AI hoạt động trong môi trường terminal thực tế, tự đọc kho mã nguồn, chạy lệnh, phát hiện và sửa lỗi rồi thực hiện nhiều bước liên tiếp để hoàn thành nhiệm vụ.
Quasar cũng đạt 75 điểm trong bài kiểm tra suy luận ngữ cảnh dài AA-LCR. Mô hình có cửa sổ ngữ cảnh lên tới 1 triệu token, phù hợp với những công việc phải xử lý lượng tài liệu rất lớn như hợp đồng, báo cáo nghiên cứu, tài liệu kỹ thuật hay mã nguồn của một dự án phần mềm.
Một lợi thế khác là tốc độ. Artificial Analysis ghi nhận Quasar có thể tạo khoảng 176 đến hơn 180 token mỗi giây, thuộc nhóm khá nhanh đối với một mô hình có quy mô lớn như vậy. Quasar hiện chỉ xử lý văn bản, chưa hỗ trợ đầu vào hình ảnh và trọng số mô hình không được công khai.
Multiverse Computing cung cấp Quasar thông qua API CompactifAI với giá 0,60 USD cho 1 triệu token đầu vào và 1,80 USD cho 1 triệu token đầu ra. Đây là mức giá khá thấp nếu xét quy mô 438 tỷ tham số và khả năng Agent mà mô hình hướng tới.
Điểm gây tò mò nhất lại nằm ở nguồn gốc của Quasar. Tài liệu của CompactifAI từng cho biết khả năng của Quasar 438B giống với GLM-5.2, mô hình do Zhipu của Trung Quốc phát triển. Điều này làm xuất hiện khả năng Quasar không phải một LLM hoàn toàn được xây dựng từ đầu tại châu Âu, mà có thể được phát triển hoặc tối ưu dựa trên GLM-5.2. Hiện Multiverse Computing chưa công bố đầy đủ trọng số cũng như chi tiết nguồn gốc mô hình để có thể khẳng định chắc chắn điều này.
Đây cũng là điểm khiến Quasar 438B trở nên đáng chú ý. Nếu thực sự được phát triển dựa trên một mô hình Trung Quốc rồi sử dụng công nghệ nén và tối ưu của Multiverse Computing, danh hiệu “LLM hàng đầu châu Âu” sẽ cần được hiểu theo một nghĩa khác: châu Âu có thể không nhất thiết tự huấn luyện toàn bộ mô hình từ đầu, mà lấy một mô hình nền tảng mạnh rồi tối ưu nó thành sản phẩm nhanh hơn, rẻ hơn và phù hợp hơn với nhu cầu triển khai thực tế.
Để so sánh, Mistral Medium 3.5 đạt khoảng 30 điểm và NVIDIA Nemotron 3 Ultra đạt 38 điểm. Quasar vì vậy có kết quả khá ấn tượng trong nhóm mô hình được đem ra đối chiếu, dù vẫn còn khoảng cách với những LLM mạnh nhất thế giới.
Điểm đáng chú ý của Quasar không chỉ nằm ở khả năng suy luận mà còn ở AI Agent. Trong Terminal-Bench v2.1, mô hình đạt 69,3 điểm. Đây là bài kiểm tra yêu cầu AI hoạt động trong môi trường terminal thực tế, tự đọc kho mã nguồn, chạy lệnh, phát hiện và sửa lỗi rồi thực hiện nhiều bước liên tiếp để hoàn thành nhiệm vụ.
Quasar cũng đạt 75 điểm trong bài kiểm tra suy luận ngữ cảnh dài AA-LCR. Mô hình có cửa sổ ngữ cảnh lên tới 1 triệu token, phù hợp với những công việc phải xử lý lượng tài liệu rất lớn như hợp đồng, báo cáo nghiên cứu, tài liệu kỹ thuật hay mã nguồn của một dự án phần mềm.
Một lợi thế khác là tốc độ. Artificial Analysis ghi nhận Quasar có thể tạo khoảng 176 đến hơn 180 token mỗi giây, thuộc nhóm khá nhanh đối với một mô hình có quy mô lớn như vậy. Quasar hiện chỉ xử lý văn bản, chưa hỗ trợ đầu vào hình ảnh và trọng số mô hình không được công khai.
Multiverse Computing cung cấp Quasar thông qua API CompactifAI với giá 0,60 USD cho 1 triệu token đầu vào và 1,80 USD cho 1 triệu token đầu ra. Đây là mức giá khá thấp nếu xét quy mô 438 tỷ tham số và khả năng Agent mà mô hình hướng tới.
Điểm gây tò mò nhất lại nằm ở nguồn gốc của Quasar. Tài liệu của CompactifAI từng cho biết khả năng của Quasar 438B giống với GLM-5.2, mô hình do Zhipu của Trung Quốc phát triển. Điều này làm xuất hiện khả năng Quasar không phải một LLM hoàn toàn được xây dựng từ đầu tại châu Âu, mà có thể được phát triển hoặc tối ưu dựa trên GLM-5.2. Hiện Multiverse Computing chưa công bố đầy đủ trọng số cũng như chi tiết nguồn gốc mô hình để có thể khẳng định chắc chắn điều này.
Đây cũng là điểm khiến Quasar 438B trở nên đáng chú ý. Nếu thực sự được phát triển dựa trên một mô hình Trung Quốc rồi sử dụng công nghệ nén và tối ưu của Multiverse Computing, danh hiệu “LLM hàng đầu châu Âu” sẽ cần được hiểu theo một nghĩa khác: châu Âu có thể không nhất thiết tự huấn luyện toàn bộ mô hình từ đầu, mà lấy một mô hình nền tảng mạnh rồi tối ưu nó thành sản phẩm nhanh hơn, rẻ hơn và phù hợp hơn với nhu cầu triển khai thực tế.
