Nivel: ⭐⭐ Curioso
El 2 de septiembre, la empresa española Multiverse Computing anunció Quasar 438B, «el modelo de IA más inteligente de Europa». La noticia dio la vuelta al sector: 438.000 millones de parámetros, contexto de un millón de tokensToken — unidad mínima de información que procesa un modelo de lenguaje (LLM). Un token puede ser una palabra, parte de una palabra o un carácter, según el modelo. Por ejemplo, la frase "Hola, ¿cómo estás?" se divide en varios tokens. Los modelos tienen un límite máximo de tokens por petición (ventana de contexto) y el coste de uso se calcula por tokens procesados. Los tokens de los LLMs no deben confundirse con los tokens de autenticación o seguridad.Similar a: LLM, Ventana de contexto, y una puntuación de 43 en el índice de inteligencia de Artificial Analysis que dejaba atrás a Mistral. Pero hay un detalle incómodo que la propia documentación de la empresa revela: Quasar 438B es un GLM-5.2 comprimido, el modelo de pesos abiertos del laboratorio chino Zhipu (Z.ai). El modelo que iba a demostrar la soberanía tecnológica europea es, en realidad, un modelo chino reempaquetado, cerrado y vendido más caro que el original.
Qué ha pasado
Multiverse Computing nació en 2019 en San Sebastián con una tesis clara: en lugar de entrenar modelos gigantes desde cero, hay que hacer más pequeños los que ya existen. Su tecnología, CompactifAI, comprime modelos de IA para que sean más baratos de ejecutar y consuman menos energía. Y le ha ido bien con el dinero público: en febrero de 2025 el Gobierno español invirtió 67 millones de euros en la empresa y su tecnología, en junio de 2025 levantó otros 189 millones, y en febrero de 2026 estaba negociando una ronda que la valoraría por encima de los 1.500 millones de euros. Todo, con la bandera de la «IA soberana europea»: que las empresas del continente no dependan de los gigantes de Estados Unidos ni de China.
El anuncio de Quasar 438B encajaba en esa narrativa. La nota de prensa oficial, firmada por el consejero delegado Enrique Lizaso, lo vendía como «un hito para la IA europea» y destacaba que los desarrolladores europeos «no tienen que elegir entre rendimiento y velocidad». El modelo, orientado a programación y agentes, soporta inglés y español y se sirve por APIConjunto de reglas y protocolos que permite que dos programas se comuniquen entre sí sin intervención humana. Cuando una app le pide datos a otra (por ejemplo, tu CRM pidiendo el clima a una API meteorológica), lo hace a través de una API. Es lo que permite que las automatizaciones y conexiones entre herramientas funcionen.. Hasta aquí, todo europeo y feliz.
La confesión está en tres papeles
La cosa se desmonta con tres documentos que no son filtraciones ni rumores: son papeles de la propia empresa, de su plataforma de referencia y de su propio blog técnico.
El primero, el changelog de CompactifAI. En una entrada del 5 de agosto, casi un mes antes del lanzamiento, Quasar aparece descrito con capacidades «idénticas a GLM 5.2», el modelo abierto chino publicado en junio de 2026 con licencia MIT. No dice «inspirado en»: dice «idénticas».
El segundo, la ficha de Artificial Analysis. La propia plataforma que Multiverse cita como validador externo lista el modelo con su nombre completo: «Quasar 438B (max, based on GLM-5.2)». O sea: basado en GLM-5.2, sin ambigüedad. De hecho, la captura del 1 de septiembre en Wayback Machine no mencionaba esa base; la ficha la actualizó después del revuelo, como señaló el análisis de Signal Over Noise.
El tercero, el paper técnico de la propia empresa. En «Inside Quasar 438B«, Multiverse explica su receta sin esconder el origen: «una arquitectura diferente heredada de GLM-5.2». Cogen el modelo chino, podan sus 265 expertos por capa hasta dejarlos en 148 con una técnica de selección inspirada en redes tensoriales, aplican un «paso de sanación» para recuperar capacidad de programación, y cuantizan el resultado a FP8 para que corra más rápido. Eso es todo: compresión y ajuste fino sobre GLM-5.2.
Para que se entienda: Multiverse no entrenó un modelo europeo. Entrenó un compresor, y el modelo que comprime es chino. Eso no es ilegal — GLM-5.2 es de pesos abiertos y su licencia MIT permite hacer negocio con él —, pero la comunicación oficial no menciona a Zhipu en ninguna parte. La investigación de Xataka lo resumió con una frase que escuece: si se confirma, «el mejor modelo europeo de IA no es europeo, es chino». Multiverse no respondió a las preguntas del medio.
Los números que desmontan el cuento
Y aquí llega lo mejor: ni siquiera es un buen negocio para el que lo compra. La comparación entre el modelo «europeo» y su base china, con datos de Artificial Analysis y de las pruebas de la comunidad, dice esto:
| GLM-5.2 (Zhipu, abierto) | Quasar 438B (Multiverse) | |
|---|---|---|
| Parámetros | 753.000 millones | 438.000 millones |
| Índice de inteligencia | 53 | 43 |
| Velocidad | 68 tokensToken — unidad mínima de información que procesa un modelo de lenguaje (LLM). Un token puede ser una palabra, parte de una palabra o un carácter, según el modelo. Por ejemplo, la frase "Hola, ¿cómo estás?" se divide en varios tokens. Los modelos tienen un límite máximo de tokens por petición (ventana de contexto) y el coste de uso se calcula por tokens procesados. Los tokens de los LLMs no deben confundirse con los tokens de autenticación o seguridad.Similar a: LLM, Ventana de contexto/s | 183 tokensToken — unidad mínima de información que procesa un modelo de lenguaje (LLM). Un token puede ser una palabra, parte de una palabra o un carácter, según el modelo. Por ejemplo, la frase "Hola, ¿cómo estás?" se divide en varios tokens. Los modelos tienen un límite máximo de tokens por petición (ventana de contexto) y el coste de uso se calcula por tokens procesados. Los tokens de los LLMs no deben confundirse con los tokens de autenticación o seguridad.Similar a: LLM, Ventana de contexto/s |
| Coste por tarea | 0,40 € (0,44 $) | 0,54 € (0,60 $) |
La compresión consigue que sea casi tres veces más rápido, sí. Pero pierde diez puntos de inteligencia y encima es más caro por tarea que el modelo abierto del que parte. La comunidad de Hacker News lo resumió con ironía: es como coger los planos de un avión, quitarle la mitad de los asientos, aislarlo con espuma y venderlo un 20% más caro. Y hay un detalle que duele aún más: Quasar, con 438.000 millones de parámetros, puntúa por debajo de Qwen3.8-27B, un modelo de 27.000 millones que además es de pesos abiertos y te lo puedes descargar gratis.
Por si fuera poco, hay una advertencia metodológica importante: cuando los pesos de un modelo son cerrados, los benchmarks no se pueden verificar por tu cuenta. Un usuario de Hacker News lo explicaba con un ejemplo práctico: a un modelo abierto se le testea desnudo, mientras que un modelo cerrado puede llevar «salsa secreta» alrededor — un proxy que le dice «sigue», «inténtalo otra vez», «corrige el formato» — que infla la puntuación. La confianza, en un modelo cerrado, es la palabra del vendedor.
El debate de fondo: qué es «soberanía» de verdad
Aquí es donde esta historia deja de ser una anécdota tecnológica y se convierte en una lección de soberanía digital. Porque la soberanía no es una puntuación en un benchmark: es una afirmación sobre el origen. Como escribió Signal Over Noise, «una puntuación te dice cómo funciona el modelo, no quién entrenó los pesos». Y si el modelo estrella de Europa es un modelo chino comprimido, el debate sobre la dependencia europea no ha hecho más que empezar — solo que ahora la dependencia no está en San Francisco, sino en Pekín.
Ya lo avisamos cuando contamos cómo los modelos abiertos de Kimi obligaron a OpenAI a bajar precios un 80% y cuando hicimos el mapa de la IA europea: la ventaja competitiva de Europa no va a salir de reetiquetar modelos ajenos, sino de saber construir — o al menos, de saber decir la verdad sobre lo que se vende. El problema no es que Multiverse comprima GLM-5.2: es que lo venda como soberanía europea sin contar la procedencia, con 67 millones de euros públicos de por medio.
Y hay una última capa que conviene no ignorar: los modelos chinos de pesos abiertos arrastran un debate sobre censura y alineación con los intereses del régimen. Hay pruebas empíricas, recogidas en el propio hilo de Hacker News, de que algunos de estos modelos responden con consignas sobre «unidad nacional» cuando se les pregunta por Taiwán. No todos se comportan igual, pero es un riesgo que un comprador europeo debería poder evaluar con información completa — y no la tiene si el origen se esconde.
La letra pequeña del escaparate
Quasar 438B es un logro técnico real de compresión: hacer que un modelo de 753.000 millones de parámetros corra casi tres veces más rápido no es trivial, y CompactifAI tiene patentes, clientes serios y dinero europeo que lo respalda. El problema no es la técnica: es el relato. Vender un modelo chino comprimido como «el modelo más inteligente de Europa», sin mencionar a Zhipu, sin abrir los pesos, y más caro que el original, es exactamente el tipo de humo que la soberanía digital europea no se puede permitir.
La buena noticia es que GLM-5.2 sigue siendo abierto: cualquiera puede descargarlo, comprimirlo o afinarlo, con o sin Multiverse de por medio. La soberanía, al final, no está en el sello de la empresa que vende el modelo: está en los pesos que puedes ver, tocar y verificar. Y en saber, antes de aplaudir, de quién es la arquitectura que aplaudes.
Fuentes: nota de prensa oficial de Multiverse Computing · paper «Inside Quasar 438B» · ficha de Artificial Analysis · changelog de CompactifAI · Xataka · Signal Over Noise · Hacker News · Z.ai (blog de GLM-5.2) · web de Multiverse Computing · Opper AI leaderboard.