SubQ: 1,200만 토큰 컨텍스트 윈도우를 가진 서브-쿼드라틱 LLM
Subquadratic의 SubQ는 완전 준2차 희소 주의 아키텍처를 기반으로 한 프로덕션 준비 완료 LLM입니다. 단일 프롬프트에서 최대 12M 토큰을 처리하며, 초당 150 토큰 속도로 실행되고 GPT-5나 Opus 같은 주요 모델의 약 1/5 비용으로 운영됩니다.
아키텍처 및 벤치마크
O(n²) 주의를 사용하는 표준 트랜스포머와 달리, SubQ는 관련 토큰 관계만 처리하는 준2차 희소 주의 메커니즘을 사용합니다. 12M 토큰에서 이는 주의 계산량을 거의 1000배 줄입니다. 벤치마크(타사 검증):
- SWE-Bench Verified (실제 코딩): 81.8%
- RULER @ 128K (긴 컨텍스트 정확도): 95.0%
- MRCR v2 (8-니들, 1M): 65.9%
비교를 위해, SubQ의 SWE-Bench 점수는 Gemini 3.1 Pro (80.6%)와 Opus 4.6 (80.8%) 사이에 위치합니다. 또한 MRCR v2에서 Opus 4.7 (87.6%? – 당시 보고되지 않음) 및 GPT-5.5 (n/r)를 능가합니다.
제품 및 통합
두 가지 액세스 옵션:
- 전체 컨텍스트 API: 12M 토큰 컨텍스트, 스트리밍, 도구 사용, OpenAI 호환 엔드포인트. 선형 비용으로 한 번의 호출에 전체 리포지토리 처리.
- SubQ Code (코딩 에이전트용 긴 컨텍스트 레이어): Claude Code, Codex 또는 Cursor에 플러그인. 청구서 약 25% 절감, 탐색 속도 10배 향상, 비싼 모델 호출 자동 리디렉션. 한 줄 설치.
대상 사용자
전체 코드베이스, 긴 PR 기록 또는 지속적 상태에 걸쳐 추론해야 하는 AI 에이전트를 실행하는 개발자 및 팀. 품질 저하 없음.
📖 전체 소스 읽기: HN AI Agents
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