Open Source
Quasar 438Bওপেন
Massive Mixture-of-Experts open-weight model with 38B active parameters per token.
বুদ্ধিমত্তা
0.0 #767
শীর্ষ 100% স্তর
আউটপুট গতি
95 t/s
ITL 10.5 ms/tok
ব্লেন্ডেড মূল্য (3:1)
$0.7 /1M
ইনপুট $0.4/M · আউটপুট $1.6/M
কনটেক্সট
128K
≈ 328টি A4 পৃষ্ঠা · সর্বোচ্চ আউটপুট 32,768
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Quasar 438B
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
সরাসরি বেঞ্চমার্ক মাপ না থাকলে রাডার অক্ষ বিভাগ স্কোর থেকে আনুমানিক — পদ্ধতি দেখুন।
শক্তি ও ট্রেড-অফ
যেখানে এটি জেতে
- Open weights — self-host, fine-tune and audit with no vendor lock-in
- Very low blended price — $0.7/1M mixed tokens
- Cheap prompt-cache reads at $0.04/1M
- Reasoning mode with adjustable effort levels
কিলার ব্যবহারের ক্ষেত্র
Math & proof work
Step-verified reasoning for olympiad math, theorem proving and formal verification.
On-prem deployment
Air-gapped and regulated-environment serving on your own hardware.
ডেভেলপার কুইকস্টার্ট ও API
প্রথমে
HF_TOKEN সেট করুন — API কী নিনcurl https://router.huggingface.co/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $HF_TOKEN" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "quasar-438b",
"messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://router.huggingface.co/v1",
api_key=os.environ["HF_TOKEN"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="quasar-438b",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)const res = await fetch("https://router.huggingface.co/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.HF_TOKEN}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "quasar-438b",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);অফিসিয়াল রিসোর্স ও লিংক
API ডিপ্লয়মেন্ট
হোস্ট ও লেটেন্সি তুলনা করুন
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock ও Azure জুড়ে থ্রুপুট, TTFT ও ক্যাশে মূল্য।
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
উৎস অনুযায়ী স্কোর
বিভাগ অনুযায়ী স্কোর
বেঞ্চমার্ক ফলাফল
লাইভ স্পেসিফিকেশন ও আর্কিটেকচার
ভেতরের কাঠামো
Dense · 438B (38B active)
- Switchable reasoning effort — trading latency and tokens for accuracy on hard problems.
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.04/1M tokens.
প্রকাশের তারিখ
১ আগ, ২০২৬
আর্কিটেকচার
Dense · 438B (38B active)
প্যারামিটার
438B (38B active)
লাইসেন্স
Open Weights
কনটেক্সট উইন্ডো
131,072 tokens
সর্বোচ্চ আউটপুট
32,768 tokens
মডালিটি
text
ক্যাশে মূল্য
রিড $0.04 · রাইট $0.5 /1M
রিজনিং
এফর্ট লেভেল
ইনপুট দাম
$0.4/M
আউটপুট দাম
$1.6/M
আউটপুট গতি
95 t/s
প্রথম টোকেনের সময়
—
ডেটা আপডেট
২৬ অক্টো, ২০২৬
আনুমানিক মাসিক বিল
আনুমানিক মাসিক খরচ
$0.00
GPT-4o-র তুলনায় সঞ্চয় হিসাব হচ্ছে…
উদ্ধৃতি ও এম্বেড
GitHub Markdown ব্যাজ
Loading badge markdown...BibTeX
@misc{llmpodium2026quasar438b,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Quasar 438B},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/quasar-438b}
}স্কোর ব্যাজ এম্বেড করুন
আপনার GitHub বা Hugging Face README-তে লাইভ Podium স্কোর ব্যাজ যোগ করুন — এটি লাইভ র্যাংকিং-এ ফেরে।
প্রিভিউ
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...বিকল্প মডেলসমূহ
সক্ষমতা, মূল্য এবং বেঞ্চমার্ক স্কোরের ভিত্তিতে Quasar 438B-এর নিকটতম বিকল্প।