# IQuest Research brengt open Q1-model en rapport over 30 benchmarks uit

> Het nieuwe foundationmodel IQuest‑Q1 is vanaf nul opgebouwd en gebruikt een Mixture-of-Experts-architectuur met 320 B parameters. Het rapport vermeldt resultaten op 30 benchmarks voor coderen en agenttaken.

Oossa · 2026-10-23 · https://oossa.com/nl/iquest-research-releases-open-source-q1-model-and-30-benchmark-report

IQuest Research publiceerde het technische rapport over IQuest‑Q1 op 23 Oct 2026. Het model is open source, geoptimaliseerd voor commandoregel-taken en heeft in totaal 320 miljard parameters, waarvan er 15 miljard per token actief zijn. De training omvatte ongeveer 29 biljoen tokens en zou 52 % hebben gebruikt van de rekenkracht die nodig is voor een vergelijkbare MoE-baseline. In het rapport staan scores op 30 benchmarks, waaronder 52.7 op AutomationBench en 78.4 op MCP‑Atlas.

## De feiten

- 320 miljard parameters in totaal, waarvan 15 miljard per token actief zijn
- Bij de training zijn ongeveer 29 biljoen tokens gebruikt en is een schaalefficiëntie van 1.93× behaald

## Waarom het ertoe doet

Ontwikkelaars kunnen nu een groot CLI-model voor agenttaken downloaden dat bij vergelijkbare prestaties minder rekenkracht belooft te gebruiken.

## Bronnen en referenties

1. [IQuest Research Releases IQuest-Q1 Technical Report, Detailing Training from Scratch and Results Across 30 Benchmarks](https://www.prnewswire.com/news-releases/iquest-research-releases-iquest-q1-technical-report-detailing-training-from-scratch-and-results-across-30-benchmarks-302917967.html) – PR Newswire RSS, 2026-10-23

Laatst bijgewerkt: 2026-10-23