Европейцы пустили квантовый процессор в обучение LLM: Quasar 1.1 438B тратит на 37.6% меньше токенов на каждый ответ

Михаил Малышев (mbmalyshev (a) yandex.ru) — Mon, 21 Sep 2026 00:00:00 +0000

Multiverse Computing усилили обучение LLM с помощью квантового процессора: Quasar 1.1 438B тратит на 37.6% меньше токенов на каждый ответ

Европейская компания Multiverse Computing перевыпустила кодинг-агента Quasar: часть обучающих данных сгенерировал гибридный квантовый LLM на 156-кубитном IBM Heron в Сан-Себастьяне. Первый случай, когда квантовый компьютер поучаствовал в обучении модели.

⚛️ Квант в конвейере:
Взяли Qwen3-30B-A3B и заменили шестую часть слоёв квантовой нейросетью (QNN).
Генератор дополнил healing-набор: логи рассуждений, tool-call, знания. Квантовые исследования тут уже использовались ранее для разработки алгоритма отбора экспертов CompactifAI.

🧠 Сжатие плюс доводка:
В основе открытая GLM-5.2 от Z.ai.
CompactifAI оставляет 148 из 256 экспертов MoE на слой: компактнее и дешевле в использовании.
Healing-дообучение возвращает способности после сжатия и убирает дурные привычки исходника.
В сравнении с Quasar 1.0 получили прирост: HLE +6.2%, GPQA +4.3%, IFBench +4.6%.
При этом средняя длина ответа сжалась с 3322.9 до 2074.3 токенов: на каждый ответ уходит на 37.6% меньше токенов.
Агент делает десятки вызовов на задачу и сокращение длины ответа в совокупности с ростом метрик по качеству ответов даёт кратный рост общей эффективности.

🛡 Расцензуривание без переобучения:
В рамках переработки модели так же были удалены некоторые типы цензуры, которые мешали непредвзятой обработке политик безопасности.
При этом политические отказы упали с 71.18% до 41%, а вредоносный контент по-прежнему блокируется (93% на JailbreakBench).
Метод из статьи Refusal Steering: судья-LLM отличает отказ от уловок (подмена темы, нарратив), вектор уводит активации от «направления отказа».
Веса не трогаются, правка обратима.
Для аналитики главное: вместо одной одобренной версии - разбор по фактам из весов модели.

💼 Зачем бизнесу:
Меньше токенов на ответ: ниже счёт за сервинг, быстрее агент.
Комплаенс для Европы: вендор из ЕС, развёртывание по EU AI Act.
И для информации, что квантовые компьютеры уже частично участвуют в обучении моделей. Дальше, - больше.

Квантовыевычисления on Tsingular — Стратегия внедрения ИИ для бизнеса

Европейцы пустили квантовый процессор в обучение LLM: Quasar 1.1 438B тратит на 37.6% меньше токенов на каждый ответ