El control predictivo basado en modelo se ha convertido en un método de control tremendamente popular para convertidores de potencia, especialmente para un convertidor multietapa modular, debido a la capacidad de controlar varios objetivos a la vez con una función de costo particular y un rendimiento dinámico destacado. Sin embargo, el alto número de submódulos en el control en cascada significa que el control predictivo basado en modelo para el convertidor multietapa modular sufre una carga computacional. Varios enfoques se centran en reducir la carga computacional limitando el número de estados de conmutación posibles (opciones posibles) que se evalúan en cada instante de muestreo. El rendimiento dinámico del convertidor multietapa modular se ve degradado en un estado transitorio, a pesar de la carga computacional reducida. Este artículo presenta un método mejorado de control predictivo indirecto para reducir la carga computacional y mejorar el rendimiento dinámico. El enfoque propuesto considera el estado estacionario y el estado transitorio de forma individual y aplica un rango diferente de opciones para cada caso específico. El rango de opciones durante el estado estacionario se limita para reducir la carga computacional sin deteriorar la calidad de la salida, mientras que el número de opciones se incrementará durante el estado transitorio para garantizar el rendimiento dinámico. Los resultados obtenidos al implementar un experimento en un montaje de laboratorio de un convertidor multietapa modular monofásico se presentan para verificar la efectividad del enfoque propuesto. A partir del montaje experimental, el tiempo computacional en el enfoque propuesto se redujo aproximadamente en un 75% en comparación con el control predictivo indirecto convencional, manteniendo un rápido rendimiento dinámico.