Open Source
Quasar 438BОткрытая
Massive Mixture-of-Experts open-weight model with 38B active parameters per token.
Интеллект
0.0 #767
Топ 100% уровня
Скорость вывода
95 t/s
ITL 10.5 ms/tok
Смешанная цена (3:1)
$0.7 /1M
Вход $0.4/M · Выход $1.6/M
Контекст
128K
≈ 328 стр. A4 · макс. выход 32,768
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Quasar 438B
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Оси радара приближены по категорийным оценкам там, где нет прямых бенчмарк-измерений — см. Методология.
Сильные стороны и компромиссы
Где модель выигрывает
- 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
Киллер-сценарии
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.
Быстрый старт для разработчика и API
Сначала задайте
HF_TOKEN — получить ключ 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);Официальные ресурсы и ссылки
Развёртывание API
Хосты и задержка
Пропускная способность, TTFT и цены на кэш у Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock и Azure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Оценки по источникам
Оценки по категориям
Результаты бенчмарков
Живые характеристики и архитектура
Под капотом
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.
Дата выпуска
1 авг. 2026 г.
Архитектура
Dense · 438B (38B active)
Параметры
438B (38B active)
Лицензия
Open Weights
Контекстное окно
131,072 tokens
Макс. вывод
32,768 tokens
Модальности
text
Цены кэша
чтение $0.04 · запись $0.5 /1M
Рассуждение
Уровни усилия
Цена ввода
$0.4/M
Цена вывода
$1.6/M
Скорость вывода
95 t/s
Время до первого токена
—
Данные обновлены
26 окт. 2026 г.
Оценка ежемесячного счёта
Оценка расходов в месяц
$0.00
Считаем экономию против GPT-4o…
Цитирование и вставка
Бейдж GitHub Markdown
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}
}Бейдж оценки для README
Живой бейдж Podium Score для README на GitHub или Hugging Face — ведёт на актуальный рейтинг.
Превью
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...Альтернативные модели
Ближайшие альтернативы для Quasar 438B по возможностям, цене и бенчмаркам.