Multiverse Computing lancia Quasar 438B, il modello europeo più potente sull’indice di Artificial Analysis

C’è un nuovo protagonista nella corsa europea all’intelligenza artificiale, e arriva dai Paesi Baschi. Il 2 settembre 2026 Multiverse Computing, azienda di San Sebastián specializzata in modelli AI compressi ed efficienti, ha presentato Quasar 438B, il suo primo modello di grandi dimensioni. Secondo i dati di Artificial Analysis, Quasar è oggi il modello europeo con il punteggio più alto per capacità di ragionamento, un risultato che rimette l’Europa nella stessa conversazione dei grandi laboratori di Stati Uniti e Cina.

Se segui il settore, sai quanto è raro che un modello nato in Europa arrivi in cima a una classifica di questo tipo. Ecco cosa è successo, perché conta e cosa cambia davvero.

Che cos’è Quasar 438B

Quasar 438B è un modello di ragionamento pensato per gli agenti aziendali e per la scrittura di codice. I modelli di questo tipo non si limitano a completare una frase: prima di rispondere elaborano una catena di passaggi, valutano alternative e ricontrollano il percorso, un approccio che li rende adatti ai compiti complessi e articolati. I 438 miliardi di parametri collocano il modello nella fascia più alta, quella oltre i 400 miliardi, dove di solito la potenza si paga con una latenza elevata.

La scommessa di Multiverse è proprio questa, offrire capacità di ragionamento di primo livello senza i tempi di attesa che rendono ingestibili molti modelli di queste dimensioni.

Per l’azienda si tratta di un salto di categoria. Fino a oggi Multiverse Computing era conosciuta soprattutto per la compressione dei modelli, cioè per la capacità di rendere più leggeri e distribuibili sistemi altrui attraverso la sua tecnologia CompactifAI. Con Quasar passa dallo strumento che ottimizza i modelli al modello vero e proprio. Il sistema parla inglese e spagnolo, ed è già disponibile.

Un punteggio da record per un modello europeo

Il dato che ha fatto notizia è uno solo: 43. È il punteggio ottenuto da Quasar sull’Artificial Analysis Intelligence Index, nella versione v4.1.1, ed è il miglior risultato mai raggiunto da un modello europeo su questa classifica. Artificial Analysis è un servizio indipendente che confronta i modelli su una batteria di test standardizzati, e per questo i suoi numeri sono diventati un riferimento diffuso nel settore.

Per capire cosa significa quel 43 serve un termine di paragone. Lo stesso indice assegna 30 a Mistral Medium 3.5 e 38 a NVIDIA Nemotron 3 Ultra, mentre il modello europeo più vicino, Inkling, si ferma a 42. In testa alla graduatoria generale resta Claude Opus 5 con 63, a ricordare che il divario con la frontiera assoluta non è ancora colmato.

L’Intelligence Index non misura una sola abilità, ma combina nove prove distribuite su quattro aree: agenti, programmazione, ragionamento scientifico e conoscenza generale con contesto lungo. Su otto di queste nove prove Quasar supera i modelli europei confrontabili. È un vantaggio ampio, non una vittoria strappata su un singolo test.

Il confronto più eloquente è con Nemotron 3 Ultra: il modello di NVIDIA porta con sé 112 miliardi di parametri in più, eppure resta cinque punti sotto Quasar sull’indice. La dimensione, da sola, non basta.

Questo primato si inserisce in un movimento più ampio, quello della cosiddetta AI sovrana europea, di cui abbiamo parlato raccontando la spinta di Mistral verso endpoint regionali e modelli aperti. Il tema è sempre lo stesso: dare a imprese e istituzioni del continente modelli potenti sviluppati in Europa, senza dipendere solo da fornitori americani o cinesi come Alibaba, che proprio in questi giorni ha aggiornato il suo modello di punta Qwen.

Velocità di frontiera: 15,3 secondi per 500 token

Il secondo numero che Multiverse mette in evidenza riguarda la velocità. Quasar produce 500 token in uscita in 15,3 secondi, tempo di ragionamento incluso. Nel confronto di Artificial Analysis solo tre modelli fanno meglio, e uno solo di questi, il Gemini 3.7 Flash di Google, unisce una velocità maggiore a un punteggio più alto.

Il dettaglio conta più di quanto sembri. Contro Mistral Medium 3.5, che impiega 18,8 secondi per lo stesso compito, Quasar è insieme più rapido e più capace, con tredici punti di vantaggio sull’indice.

Perché insistere tanto sui secondi? Perché il modo in cui usiamo i modelli sta cambiando. In un sistema agentico una singola richiesta può costringere il modello a pianificare un compito, chiamare diversi strumenti, controllare i risultati e correggere la rotta. Quando un agente compie decine di chiamate per portare a termine un lavoro, ogni piccolo ritardo si accumula e si trasforma in minuti di attesa.

Un modello che ragiona bene ma risponde lento diventa poco pratico dentro un prodotto interattivo. Ed è esattamente il collo di bottiglia che Quasar prova a sciogliere.

I benchmark: contesto lungo e lavoro da terminale

Oltre al punteggio complessivo, due risultati aiutano a capire dove Quasar è forte. Sul test AA-LCR, che valuta la capacità di estrarre e collegare informazioni sparse in documenti molto lunghi, il modello ottiene 75,0. È lo stesso valore di Grok 4.6 nella versione high, a meno di un punto da Claude Opus 5 (75,7) e dal cinese Qwen3.8 (75,3). Un risultato che avvicina Quasar al gruppo di testa proprio nell’ambito più utile al lavoro d’ufficio, dove le informazioni sono disperse tra contratti, documentazione tecnica, report e conversazioni precedenti.

Sul Terminal-Bench v2.1, che mette gli agenti a lavorare in veri ambienti a riga di comando, Quasar segna 69,3. Supera Mistral Medium 3.5 di 18,7 punti e Nemotron 3 Ultra di 15,4, ma resta dietro alla frontiera guidata da Claude Opus 5, fermo a 89,1. È qui, ammette la stessa Multiverse, che restano i margini di crescita più ampi, e verso questo tipo di compiti punteranno i prossimi aggiornamenti.

Vale la pena tenere presente un dettaglio di metodo: come accade sempre in questi lanci, i numeri sono selezionati e presentati dall’azienda. Restano utili per orientarsi, ma il confronto pulito arriverà dall’uso reale.

Rispetto ad altri annunci recenti, come quello di Google con Gemini 3.8 Flash, la novità qui non è la potenza assoluta, ma l’equilibrio tra ragionamento e rapidità raggiunto da un’azienda europea di dimensioni contenute.

La scommessa di Multiverse e l’AI sovrana

Dietro Quasar c’è un’azienda in forte crescita. Multiverse Computing ha chiuso a luglio 2026 un round di serie C da 570 milioni di dollari, pari a circa 500 milioni di euro, con una valutazione di 1,7 miliardi di dollari. Ad agosto ha annunciato una collaborazione con Qualcomm per portare modelli efficienti nei data center. Oggi conta oltre cento clienti, tra cui nomi come Iberdrola, Bosch e la Bank of Canada, con uffici distribuiti tra Spagna, Stati Uniti, Canada ed Europa.

La linea strategica è coerente: AI efficiente, distribuibile e sovrana, cioè eseguibile all’interno delle infrastrutture del cliente, con pieno controllo su dati e conformità. Non è un dettaglio da poco per settori regolati come la finanza, l’energia o la sanità, dove i dati non possono uscire liberamente dai confini aziendali o nazionali. Quasar 438B è disponibile tramite la CompactifAI API, così i team possono provarlo e integrarlo senza allestire un’infrastruttura propria.

«Un traguardo significativo per l’AI europea», lo ha definito Enrique Lizaso, co-fondatore e amministratore delegato di Multiverse Computing, sottolineando come gli sviluppatori del continente non debbano più scegliere tra qualità del ragionamento e velocità di risposta.

È un messaggio che va oltre la singola azienda. L’Europa sta cercando di costruire una propria autonomia tecnologica, dall’hardware ai modelli, come mostra anche l’ordine del nuovo supercomputer europeo LUMI-AI. Un modello sviluppato nel continente che compete sui benchmark internazionali è un tassello di quello stesso disegno.

Cosa significa per te

Se lavori con l’AI, Quasar 438B ti offre un’alternativa europea concreta per costruire agenti e strumenti di sviluppo, con il vantaggio del supporto nativo a inglese e spagnolo e di tempi di risposta compatibili con l’uso interattivo. Se osservi il mercato, il messaggio è ancora più netto: la competizione non è più soltanto tra Stati Uniti e Cina, e la variabile decisiva non è solo quanto un modello è intelligente, ma quanto riesce a esserlo restando veloce.

Il consiglio, se il tema ti interessa, è di provare il modello sui tuoi casi d’uso reali prima di trarre conclusioni, e di continuare a seguire i prossimi aggiornamenti annunciati dall’azienda. Puoi approfondire i dettagli tecnici nell’annuncio ufficiale di Multiverse Computing. La corsa europea all’intelligenza artificiale, dopo anni di rincorsa, ha finalmente un nuovo nome da tenere d’occhio.