Subquadratic SubQ：12M token 长上下文模型
2026 年 7 月，Subquadratic 发布旗舰模型 SubQ。
技术突破
| 维度 | 标准 Transformer | SubQ |
|---|---|---|
| 复杂度 | O(n²) | O(n) |
| 最大上下文 | 1-2M tokens | 12M tokens |
| 1M token 计算量 | 基准 | 减少 64.5 倍 |
应用场景
- 完整代码仓库分析
- 长期 Agent 历史记录
- 数月 Pull Request 处理
基准表现
- SWE-Bench Verified: 81.8%（启用扩展思考）
- 长上下文检索和通用推理表现强劲
AI Master 解读
核心事件
Subquadratic 发布 12M token 上下文模型。
行业影响
为什么重要： 这是首个基于完全亚二次架构的 LLM，突破了 Transformer 的 O(n²) 复杂度限制。长上下文能力对代码仓库分析、长期 Agent 历史等场景至关重要。
AI Master 建议
关注长上下文模型对 Agent 架构的影响；评估亚二次注意力在实际场景中的性能表现。