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SubQ:專為1200萬token推理設計的次二次方LLM

Subquadratic公司釋出了SubQ,這是首個基於完全次二次方稀疏注意力架構的LLM,支援1200萬token的上下文視窗,速度達150 token/s,成本僅為其他領先LLM的1/5。該模型在長上下文檢索和編碼任務上表現出色,已在SWE-Bench、RULER和MRCR等基準測試中取得領先成績。

來源Hacker News AI作者: anujbans
SubQ:專為1200萬token推理設計的次二次方LLM
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工程師進階

要點

  • SubQ採用次二次方稀疏注意力架構,在1200萬token長度下將注意力計算減少約1000倍。
  • 支援1200萬token上下文,可處理整個程式碼庫、數月PR和長時間執行的智慧體狀態。
  • 在SWE-Bench Verified上達到81.8%,RULER @ 128K達95.0%,MRCR v2(1M)達65.9%。
  • 提供API和程式碼產品,適用於開發者和編碼智慧體,成本僅為其他模型的五分之一。

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