IQuest Research publicó el informe técnico de IQuest‑Q1 el 23 oct 2026. El modelo es de código abierto, está optimizado para tareas de línea de comandos y tiene 320 mil millones de parámetros en total, con 15 mil millones activos por token. El entrenamiento abarcó unos 29 billones de tokens y, según la empresa, requirió el 52 % del cómputo necesario para una arquitectura MoE comparable. El informe incluye resultados en 30 pruebas, entre ellas 52.7 en AutomationBench y 78.4 en MCP‑Atlas.
Por qué importa
Los desarrolladores ya pueden descargar un modelo grande para agentes de IA y línea de comandos que promete menores costes de cómputo con un rendimiento comparable.
