注：该指数综合 9 项评测，覆盖智能体、代码、科学推理、通用知识和长上下文推理，是评估模型能力的主要基准之一。作为对比，Mistral Medium 3.5 得分为 30，NVIDIA Nemotron 3 Ultra 得分为 38。

　　该模型拥有 4,380 亿参数，定位为推理模型，主要面向企业级智能体、软件开发和复杂多步任务。Quasar 438B 支持英语和西班牙语，并已通过 CompactifAI API 提供访问。

　　在官方 X 推文下方的“背景信息”中，补充表示该模型可能基于智谱的 GLM5.2 模型制作。

　　该模型目前属于专有模型，权重未公开，仅支持文本输入和文本输出，不具备图像输入能力。API 价格为每 100 万输入词元 0.60 美元、每 100 万输出词元 1.80 美元。

　　在 Artificial Analysis Long Context Reasoning评测中，Quasar 438B 得分为 75.0。该测试考察模型从长文档中提取、关联并推理信息的能力。模型上下文窗口为 1M 词元，适合处理合同、技术资料、政策文件和研究报告等长文本。

　　在 Terminal-Bench v2.1 评测中，Quasar 438B 得分为 69.3。该测试模拟真实终端环境中的智能体任务，包括查看代码仓库、运行命令、排查错误和完成连续操作。