SubQ: Un LLM Subcuadrático con Ventana de Contexto de 12M de Tokens

SubQ de Subquadratic es un LLM listo para producción construido sobre una arquitectura de atención dispersa totalmente subcuadrática. Maneja hasta 12 millones de tokens en una sola indicación, funciona a 150 tokens por segundo y cuesta aproximadamente 1/5 de los modelos líderes como GPT-5 u Opus.

Arquitectura y Benchmarks

A diferencia de los transformadores estándar con atención O(n²), SubQ utiliza un mecanismo de atención dispersa subcuadrático que solo procesa relaciones de tokens relevantes. Con 12 millones de tokens, esto reduce el cómputo de atención en casi 1000×. Benchmarks (validados por terceros):

• SWE-Bench Verified (codificación del mundo real): 81.8%
• RULER @ 128K (precisión en contexto largo): 95.0%
• MRCR v2 (8 agujas, 1M): 65.9%

Para comparar, la puntuación SWE-Bench de SubQ se sitúa entre Gemini 3.1 Pro (80.6%) y Opus 4.6 (80.8%). El modelo también supera a Opus 4.7 (87.6%? – no reportado en el momento) y GPT-5.5 (n/r) en MRCR v2.

Productos e Integración

Dos opciones de acceso:

• API de Contexto Completo: Contexto de 12M tokens, streaming, uso de herramientas, endpoints compatibles con OpenAI. Procesa repositorios enteros en una sola llamada a costo lineal.
• SubQ Code (capa de contexto largo para agentes de codificación): Conéctalo a Claude Code, Codex o Cursor. ~25% menos de factura, exploración 10× más rápida, redirige automáticamente turnos de modelos costosos. Instalación de una línea.

Para Quién Es

Desarrolladores y equipos que ejecutan agentes de IA que necesitan razonar sobre bases de código completas, historiales largos de PR o estado persistente sin pérdida de calidad.