# IQuest Research lança modelo Q1 de código aberto e relatório com 30 benchmarks

> O novo modelo de base IQuest‑Q1, desenvolvido do zero, usa uma arquitetura Mixture‑of‑Experts de 320 B e apresenta resultados em 30 benchmarks de programação e agentes.

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

A IQuest Research publicou o relatório técnico do IQuest‑Q1 em 23 Oct 2026. O modelo é de código aberto, otimizado para tarefas de linha de comando e tem 320 bilhões de parâmetros no total, dos quais 15 bilhões são ativados por token. O treinamento abrangeu cerca de 29 trilhões de tokens e, segundo a empresa, usou 52 % do poder computacional necessário para um modelo MoE comparável. O relatório apresenta pontuações em 30 benchmarks, incluindo 52.7 no AutomationBench e 78.4 no MCP‑Atlas.

## Os fatos

- 320 bilhões de parâmetros no total, 15 bilhões ativados por token
- O treinamento usou ~29 trilhões de tokens e alcançou eficiência de escala de 1.93×

## Por que importa

Agora, desenvolvedores podem baixar um modelo grande para agentes e linha de comando que promete custos computacionais menores com desempenho comparável.

## Fontes e referências

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

Última atualização: 2026-10-23