Multiverse Computing

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Proprietary model

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Released 2026年8月

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)の知能、性能、料金の分析

試す APIプロバイダーのベンチマーク

知能Updated

該当なし

Artificial Analysis Intelligence Index

コスト

入力 $0.11出力 $0.33キャッシュ割引 91%

該当なし

Intelligence Indexのタスクあたりのコスト

冗長性

該当なし

Intelligence Indexでの出力トークン数

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)はテキスト入力に対応し、テキストを出力します。コンテキストウィンドウは1Mトークンです。

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)の料金は入力100万トークンあたり$0.11（競争力が高い、中央値：$0.23）、出力100万トークンあたり$0.33（競争力が高い、中央値：$0.83）です。

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)の出力速度は毎秒166トークンで、平均より速い水準です（109）。

推論	はいこのページでは、このモデルの推論版を表示しています。非推論版も存在する可能性があります。
入力モダリティ	対応：テキスト
出力モダリティ	対応：テキスト
コンテキストウィンドウ	1M Arial 12ポイントのA4用紙約1500ページ分

各指標は同じクラスのモデルと比較します。

非推論モデル → 他の非推論モデルとのみ比較
推論モデル → 推論モデルと非推論モデルの両方と比較
オープンウェイトモデル → 同じ規模クラスの他のオープンウェイトモデルとのみ比較：

極小：パラメーター数≤4B
小：パラメーター数4B～40B
中：パラメーター数40B～150B
大：パラメーター数>150B

独自モデル → 入力／出力のブレンド料金を3:1として、同じ料金帯の独自モデルとオープンウェイトモデルを比較：

100万トークンあたり<$0.15
100万トークンあたり$0.15～$1
100万トークンあたり>$1

Updated

知能

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

No publicly available API

速度

Output tokens per second · Higher is better

No publicly available API

タスクあたりの費用

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

知能Updated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 incorporates 9 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), and Terminal-Bench-Science 0.1

No publicly available API

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 includes: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), Terminal-Bench-Science 0.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index：オープンウェイトとプロプライエタリ

No publicly available API

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Intelligence Index とタスクあたりのコスト

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

ベンチマーク

Evaluations

Evaluations measured independently by Artificial Analysis · AA-PersonalityBench scores are percentile ranks from 1 to 100

No publicly available API

AA-Briefcase v1.1

Agentic knowledge work, Elo

AA-Omniscience v1.1 AccuracyUpdated

Knowledge

AA-Omniscience v1.1 Non-Hallucination RateUpdated

1 - hallucination rate

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

Terminal-Bench-Science 0.1New

Agentic scientific research workflows in a terminal

FrontierCode 2.0New

Agentic software engineering in open-source repositories

HLE-DiamondNew

Reasoning & knowledge

GDP.pdf

Professional document reasoning, All-pass

Terminal-Bench 4.0

Agentic coding & terminal use

CritPt v2 (Hard Subset)

Physics reasoning

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

Harvey LAB-AA v1.1Updated

Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

GDPval-AA v2.1

Agentic real-world work tasks, Elo

AA-3DNew

Agentic interactive 3D experiences, Elo

Code2Video-AANew

Product and brand videos designed in code, Elo

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MLCR-AAUpdated

Medical long context reasoning

MMMU-Pro

Visual reasoning

AA-PersonalityBench: Expressiveness ScoreNew

Rich, varied, well-crafted language

AA-PersonalityBench: Organization ScoreNew

Well-structured, scannable, answer-first

AA-PersonalityBench: Transparency ScoreNew

Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic

AA-PersonalityBench: Slop ScoreNew

Use of filler and generic language

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

AA-Briefcase v1.1

AA-Briefcase Elo

AA-Briefcase v1.1 is an agentic knowledge work benchmark developed by Artificial Analysis. AA-Briefcase Elo is a combined metric that aggregates rubric pass rate, analytical quality Elo and presentation Elo · Higher is better

No publicly available API

AA-Briefcase Elo is a combined metric that aggregates analytical quality Elo, presentation Elo, and rubric pass rate, with rubric performance converted into Elo via synthetic head-to-head matches. Elo and 95% confidence interval bounds are clamped at 0.

Intelligence Indexの比較

Intelligence Index とタスクあたりのコスト

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

費用

Intelligence Index タスクあたりのコスト

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Segmented by token type · Lower is better

No publicly available API

Artificial Analysis Intelligence Index の実行コスト

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

No publicly available API

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

料金：キャッシュヒット・入力・出力

Price (USD per M Tokens)

No publicly available API

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

コンテキストウィンドウ

Context window: tokens limit · Higher is better

No publicly available API

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

速度

出力速度（1秒あたりのトークン数）で測定

出力速度

Output tokens per second · Higher is better

No publicly available API

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API or the median across providers where a first-party API is not available.

Intelligence Indexのタスクあたりの時間

Weighted average decode time (minutes) per Intelligence Index task · Excludes TTFT and overhead time · Lower is better

No publicly available API

The weighted average time (seconds) per Artificial Analysis Intelligence Index task. This is calculated by dividing output tokens per task by output speed, weighted by the relative weights of each benchmark in the Intelligence Index.

遅延

最初のトークンまでの時間（秒）で測定

遅延: 最初の回答トークンまでの時間

最初の回答トークン受信までの秒数 · 推論モデルの「思考」時間を含む

No publicly available API

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

エンドツーエンド応答時間

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

エンドツーエンド応答時間

Seconds to output 500 tokens, including reasoning model 'thinking' time · Lower is better

No publicly available API

Seconds to receive a 500 token response. Key components:

Input time: Time to receive the first response token
Thinking time (only for reasoning models): Time reasoning models spend outputting tokens to reason prior to providing an answer. Amount of tokens based on the average reasoning tokens across a diverse set of 60 prompts (methodology details).
Answer time: Time to generate 500 output tokens, based on output speed

Figures represent performance of the model's first-party API or the median across providers where a first-party API is not available.

よくある質問

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)に関するよくある質問

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)は2026年8月10日にリリースされました。

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)はMultiverse Computingが開発しました。

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)の出力速度は毎秒165.8トークンです（Multiverse ComputingのAPIに基づく）。同程度の料金帯の他のモデルと比べて平均以上水準です（中央値：109.0 t/s）。

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)の最初のトークンまでの時間（TTFT）は1.30秒です（Multiverse ComputingのAPIに基づく）。同程度の料金帯の他のモデルと比べて平均より優れている水準です（中央値：1.69秒）。

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)の料金は入力100万トークンあたり$0.11（非常に競争力が高い、中央値：$0.23）、出力100万トークンあたり$0.33（非常に競争力が高い、中央値：$0.83）です。Multiverse ComputingのAPIに基づきます。

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)の料金は入力100万トークンあたり$0.11、出力100万トークンあたり$0.33です（Multiverse ComputingのAPIに基づく）。キャッシュヒット／入力／出力を7:2:1とするブレンド料金は、100万トークンあたり$0.06です。料金はプロバイダーによって異なる場合があります。プロバイダー料金を比較

はい。Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)は推論モデルです。回答前に拡張思考や思考の連鎖による推論を行い、複雑な問題に取り組みます。

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)はテキスト入力に対応しています。

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)はテキスト出力に対応しています。

いいえ。Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)は画像入力に対応していません。処理できるのはテキストのみです。

いいえ。Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)はマルチモーダルではなく、テキスト入力のみに対応しています。

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)のコンテキストウィンドウは1.0Mトークンです。これは、モデルが1回のリクエストで処理できるテキストと会話履歴の量を決定します。

いいえ。Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)は独自モデルで、モデルウェイトは一般公開されていません。

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)のパラメーター数は438Bです。

はい。Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)は1社のプロバイダーを通じてAPIで利用できます。 APIプロバイダーを比較

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)は1社のAPIプロバイダーを通じて利用できます。プロバイダーを比較

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)の知能、性能、料金の分析

モデル概要

知能Updated

速度

コスト

冗長性

比較の概要

技術仕様

このクラスのモデル：168件

知能

速度

タスクあたりの費用

知能Updated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index：オープンウェイトとプロプライエタリ

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Index とタスクあたりのコスト

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

ベンチマーク

Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

AA-Briefcase v1.1

AA-Briefcase Elo

AA-Briefcase Elo

Intelligence Indexの比較

Intelligence Index とタスクあたりのコスト

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

費用

Intelligence Index タスクあたりのコスト

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index の実行コスト

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

料金：キャッシュヒット・入力・出力

Cache Hit

コンテキストウィンドウ

コンテキストウィンドウ

Context Window for RAG

Context Window

速度

出力速度

Output Speed

Model Performance Representation

Intelligence Indexのタスクあたりの時間

Time per Intelligence Index Task

遅延

遅延: 最初の回答トークンまでの時間

Time to First Answer Token

エンドツーエンド応答時間

エンドツーエンド応答時間

End-to-End Response Time

Model Performance Representation

よくある質問

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)はいつリリースされましたか？

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)の開発元はどこですか？

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)の出力速度はどの程度ですか？

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)の遅延はどの程度ですか？

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)の料金はいくらですか？

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2) APIの料金はいくらですか？

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)は推論モデルですか？

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)はどの入力モダリティに対応していますか？

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)はどの出力モダリティに対応していますか？

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)は画像を処理できますか？

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)はマルチモーダルですか？

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)のコンテキストウィンドウはどのくらいですか？

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)はオープンソースですか？

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)のパラメーター数はいくつですか？

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)はAPIで利用できますか？

Quasar 438B (Max, Based on GLM-5.2)はどこで利用できますか？