Multiverse Computing abre API pública com modelos comprimidos da OpenAI, Meta e DeepSeek
A Multiverse Computing lançou uma API pública com versões comprimidas de modelos da OpenAI, Meta, DeepSeek e Mistral AI. A startup espanhola, que nasceu de algoritmos quânticos, agora permite implantar LLMs de ponta em dispositivos sem GPU: equipamentos industriais, servidores corporativos e dispositivos móveis. Também foi lançado um aplicativo de demonstração, que funciona como vitrine para avaliar a qualidade dos modelos comprimidos. Os dados permanecem dentro do perímetro da empresa. *A Meta é considerada organização extremista e está proibida na Rússia.
Processado por IA de TechCrunch; editado por Hamidun News
A Multiverse Computing, startup espanhola de computação quântica e otimização de IA, anunciou o lançamento de uma API pública e de um aplicativo de demonstração para seus modelos de linguagem comprimidos. O catálogo já inclui versões comprimidas dos produtos principais de quatro grandes laboratórios: OpenAI, Meta, DeepSeek e Mistral AI. É o primeiro passo da empresa rumo ao mercado amplo, depois de vários anos de vendas principalmente corporativas.
A Multiverse Computing foi fundada em 2019 em San Sebastián, na Espanha. A empresa se especializou originalmente em aplicar algoritmos quânticos a problemas de otimização no setor financeiro: cálculos de seguros, gestão de riscos e otimização de portfólios. Com o tempo, ficou claro que os métodos matemáticos do arsenal da computação quântica também servem para otimizar redes neurais. Essa observação levou a uma nova linha de produto: comprimir grandes modelos de linguagem preservando a maior parte possível de suas capacidades.
Tecnicamente, comprimir modelos de linguagem não é um método único, mas uma classe inteira de abordagens. A quantização converte os pesos da rede de float32 para int8 ou int4, reduzindo o uso de memória em 2-4 vezes com perdas mínimas de precisão na maioria das tarefas. A poda (pruning) remove os neurônios menos significativos e camadas inteiras, diminuindo a carga computacional. A destilação de conhecimento transfere o comportamento de um modelo grande para uma arquitetura menor, treinada especificamente para isso. Em conjunto, essas técnicas permitem reduzir um modelo em 4-8 vezes mantendo 90-95% da qualidade em tarefas típicas.
Para as empresas, isso abre possibilidades radicalmente novas: rodar inferência completa de LLM em dispositivos sem clusters de GPU caros, como controladores industriais, equipamentos médicos, servidores corporativos e dispositivos móveis. Em setores regulados (saúde, finanças, setor público), isso é crítico: dados sensíveis permanecem dentro do perímetro da organização e não são enviados a APIs externas na nuvem.
A API pública muda de forma fundamental o modelo de negócios da Multiverse Computing. Até agora, a empresa trabalhava principalmente com vendas corporativas diretas: negociações longas, projetos-piloto e integrações sob medida com clientes específicos. Uma API aberta leva o produto ao modelo de autoatendimento: o desenvolvedor pode se cadastrar e começar a trabalhar sem falar com a equipe de vendas. O aplicativo de demonstração funciona como vitrine do produto: clientes em potencial podem avaliar a qualidade dos modelos comprimidos em tarefas reais antes de decidir comprar ou integrar.
A inclusão do DeepSeek, modelo chinês de código aberto que se tornou um dos principais acontecimentos tecnológicos do início de 2026, merece atenção especial. O interesse por ele é enorme, mas muitas empresas ocidentais e órgãos governamentais temem depender da infraestrutura chinesa ao usar a API oficial. Implantar localmente uma versão comprimida via Multiverse Computing elimina esse problema: o modelo roda inteiramente dentro do ambiente corporativo.
A presença de quatro provedores diferentes no catálogo também indica as ambições da empresa: ela se posiciona não como mais um laboratório de IA, mas como provedora de infraestrutura agnóstica, que atua sobre todo o ecossistema de grandes modelos.
A Multiverse Computing aposta em uma ideia simples: os serviços de IA na nuvem atendem a uma demanda de massa evidente, mas deixam um enorme nicho descoberto, o de empresas e setores inteiros que, por razões regulatórias, técnicas ou econômicas, não podem ou não querem depender de APIs externas. Um catálogo público de modelos comprimidos reduz a barreira de entrada nesse segmento a praticamente zero. Se a tecnologia mostrar qualidade suficiente em cenários reais de produção, a empresa tem uma chance real de ocupar uma posição estratégica na camada de infraestrutura do mercado de IA da próxima geração.
*A Meta é considerada organização extremista e está proibida na Rússia.
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