模型Snap
SubQ Snap
决策模型,不对文本生成,而是对给定候选答案计算概率分布,专用于agent路由、工具选择、校验和停止判断
时间轴 (近 90 天)
10月13日
SubQ Snap 是由研究机构 Subquadratic 发布的决策模型,不生成文本,而是对给定候选答案返回概率分布。
待验证50%
10月13日
SubQ Snap 在 When2Call 测试中得分为 67.0,输给了竞品的 74.6。
已过期50%
10月13日
SubQ Snap 的定价为每百万输入 token 0.05 美元,上下文窗口为 384K。
已过期50%
10月13日
Subquadratic 声称 SubQ Snap 的 Subquadratic Sparse Attention(SSA)可将注意力成本从二次方降为线性,100K token 可在 1 秒内返回,但该数据无硬件说明和第三方验证。
待验证50%
10月13日
SubQ Snap 官方声称在 16 项企业任务中领先 13 项,钓鱼检测从 25.1 提升至 47.1,代码输出预测从 57.1 提升至 73.8。
已过期50%
10月13日
SubQ Snap 官方头条成绩 Decision RULER 得分 96.3,运行在 1M token 上下文中,但产品本身仅支持 384K 上下文。
已过期50%
10月13日
SubQ Snap 所有性能数据均来自 Subquadratic 自身,未经过外部实验室独立测试,且长上下文测试是其对 RULER 和 LCR 的自行改版。
待验证50%
10月13日
在 Reddit 上搜索 'subq snap' 无法找到该模型,结果主要是猫肾衰竭皮下输液论坛、SNAP-8 肽抗皱精华评测和弹簧注射器讨论。
已过期50%
10月13日
SubQ Snap 的模型 ID 为 'subq-snap-preview',表明其处于公开预览阶段,不宜作为稳定版依赖。
已过期50%