SubQ: Первая полностью субквадратичная LLM с 12-миллионным контекстом и 95% точностью RULER

Компания Subquadratic выпустила SubQ 1M-Preview — первую полностью субквадратичную большую языковую модель, где вычислительная сложность линейно масштабируется с длиной контекста (в отличие от квадратичной у трансформеров). Это устраняет необходимость в RAG-системах и обходных путях с разбиением на чанки для задач с длинным контекстом. Исследовательская модель поддерживает до 12 миллионов токенов, а производственная модель на 1 млн токенов доступна в раннем доступе.
Ключевые особенности
- Субквадратичное внимание: Вычисления внимания сокращены примерно в 1 000 раз по сравнению с передовыми моделями-трансформерами при контексте в 12 млн токенов (по данным источника).
- SubQ Code: CLI-агент для программирования, который загружает целые кодовые базы в одно окно контекста. Не требуется многоагентная оркестрация — планирует, выполняет и проверяет код по всему репозиторию за один проход.
- SubQ Search: Инструмент поиска с длинным контекстом, обеспечивающий возможности Deep Research на скорости чат-бота.
- API: Полноценный API для разработчиков и корпоративных команд.
Бенчмарки
Все результаты подтверждены третьей стороной (источник не указывает компанию):
- RULER 128K: точность 95% — по сравнению с Claude Opus 4.6 (94,8%).
- MRCR v2 (многочастное извлечение и рассуждение): производственная модель — 65,9; исследовательская — 83. Для сравнения: Claude Opus 4.7 = 32,2, GPT 5.5 = 74, Gemini 3.1 Pro = 26,3.
- SWE-Bench Verified: 81,8% — по сравнению с Opus 4.6 (80,8) и Deepseek 4.0 Pro (80,0).
- Скорость внимания: SubQ Sparse Attention в 52× быстрее FlashAttention при сравнении на уровне архитектуры, используя на 63% меньше вычислений.
Детали архитектуры
Модель использует принципиально переработанный механизм внимания, построенный с нуля как субквадратичный. Он сочетает идеи линейного внимания, пространственно-состоятельных моделей (state space models) и разреженного внимания — но, в отличие от предыдущих попыток, сохраняет точность на уровне передовых моделей. В команду входят PhD из Meta, Google, Оксфорда, BYU, ByteDance, Adobe и Кембриджа.
Доступность
Частная бета-версия стартует сегодня (5 мая 2026 г.). Доступ к API, SubQ Code CLI и SubQ Search. Оценка SWE-Bench указывает на высокую производительность кодирования для AI-агентов.
📖 Прочитайте полный источник: HN AI Agents
👀 Смотрите также

Миньоны Stripe: повышение производительности разработчиков с помощью агентов кодирования «один раз и готово» для end-to-end решений.
Миньоны Stripe — это одноразовые агенты кодирования, ориентированные на автоматизацию сложных задач в экосистеме Stripe для повышения производительности разработчиков.

Разработчик признал себя виновным в схеме мошенничества с потоковой передачей музыки с использованием ИИ на сумму 8 миллионов долларов.
54-летний Майкл Смит признался в использовании тысяч бот-аккаунтов и песен, созданных искусственным интеллектом, для получения 8 миллионов долларов роялти со стриминговых платформ, включая Spotify, Apple Music и YouTube Music, в период с 2017 по 2024 год.

Верховный суд отказывается пересматривать дело, искусство, созданное ИИ, остаётся неохраняемым авторским правом.
Верховный суд США отказался рассматривать дело о возможности копирайтинга произведений искусства, созданных искусственным интеллектом, оставив в силе решения нижестоящих судов, которые требуют «авторства человека» для защиты авторским правом. Это следует за отказом Бюро по авторским правам в 2022 году удовлетворить просьбу Стивена Тейлора зарегистрировать авторское право на изображение, созданное его алгоритмом.

Claude Code v2.1.128: изоляция OTEL, исправления MCP, поддержка плагинов .zip и более 20 исправлений ошибок
Claude Code v2.1.128 предотвращает наследование переменных окружения OTEL_* дочерними процессами, добавляет поддержку плагинов .zip, исправляет лавинообразные переподключения MCP и отмену параллельных вызовов shell-инструментов.