Open Source
Quasar 438BAberto
Massive Mixture-of-Experts open-weight model with 38B active parameters per token.
Inteligência
0.0 #767
Faixa top 100%
Velocidade de saída
95 t/s
ITL 10.5 ms/tok
Preço combinado (3:1)
$0.7 /1M
Entrada $0.4/M · Saída $1.6/M
Contexto
128K
≈ 328 páginas A4 · saída máx. 32,768
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Quasar 438B
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Os eixos do radar são aproximados a partir dos scores de categoria quando faltam medições diretas — veja Metodologia.
Pontos fortes e trade-offs
Onde vence
- 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
Casos de uso matadores
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.
Quickstart do desenvolvedor e API
Defina primeiro
HF_TOKEN — obter uma chave de APIcurl 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);Recursos e links oficiais
Implantação de API
Comparar hosts e latência
Throughput, TTFT e preços de cache na Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock e Azure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Pontuações por fonte
Pontuações por categoria
Resultados de benchmarks
Especificações ao vivo e arquitetura
Por baixo do capô
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.
Data de lançamento
1 de ago. de 2026
Arquitetura
Dense · 438B (38B active)
Parâmetros
438B (38B active)
Licença
Open Weights
Janela de contexto
131,072 tokens
Saída máx.
32,768 tokens
Modalidades
text
Preços de cache
leitura $0.04 · escrita $0.5 /1M
Raciocínio
Níveis de esforço
Preço de entrada
$0.4/M
Preço de saída
$1.6/M
Velocidade de saída
95 t/s
Tempo até o primeiro token
—
Dados atualizados
26 de out. de 2026
Fatura mensal estimada
Gasto mensal estimado
$0.00
Calculando economia vs GPT-4o…
Citar e incorporar
Badge de Markdown do GitHub
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@misc{llmpodium2026quasar438b,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Quasar 438B},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/quasar-438b}
}Incorporar selo de pontuação
Adicione um selo de Podium Score ao seu README no GitHub ou Hugging Face — ele aponta para o ranking ao vivo.
Pré-visualização
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Loading badge snippet...Modelos alternativos
Principais alternativas para Quasar 438B com base em recursos, preço e benchmarks.