The First Real LLM Breakthrough Is Here... SubQ (1000x Less Compute)
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SubQ 是首个基于完全次二次稀疏注意力架构的大型语言模型,其计算成本降低 1000 倍,上下文窗口达 1200 万 token。
入选理由:SubQ 的上下文窗口达到 1200 万 token,是 Opus 的 52 倍。
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概念
优化大规模模型训练的注意力机制技术。
最近变化
2026-07-20 · YC与Together AI合作建立首个专用GPU集群,服务8000+客户
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SubQ 是首个基于完全次二次稀疏注意力架构的大型语言模型,其计算成本降低 1000 倍,上下文窗口达 1200 万 token。
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