Subquadratic 发布长上下文模型 SubQ Snap
先了解这件事
2026年10月13日，Subquadratic 发布长上下文决策模型 SubQ Snap，称其面向企业实际工作，单次调用支持 384K token 的多模态上下文，处理 100K token 并在 1 秒内返回决策。据发布信息，模型当日即向任何人开放；前 10,000 名注册用户可获 100M 免费输入 token。Subquadratic 同时提示，容量可能很快耗尽，将随算力增加逐步添加用户；在针对该新模型和新用户类别调优平台期间，延迟会有所波动。同日稍后，Elvis Saravia（DAIR.AI）发帖称，该模型在 Decision Index v0.2.1 上得 61.7，高于 Jev 的 57.9，并在 16 项企业基准中的 13 项领先；每 token 计算量随上下文增长保持恒定，输入定价 $0.05/MM tokens、输出免费，延迟从最小上下文的 80ms 到 384K 的 2.5 秒不等，前 10000 名注册用户可获 100M 免费输入 tokens。随后 Rohan Paul 发帖称 Snap 支持 384K token 多模态上下文，是 Jev 的 12 倍，Decision Index v0.2.1 得分 61.7，高于 Jev 的 57.9，16 项企业基准中 13 项领先。上述性能、定价与开放条件均来自发布方及发帖者说法。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- Rohan PaulSubQ 发布长上下文决策模型 Snap，支持 384K token 上下文
SubQ 发布决策模型 Snap，支持 384K token 多模态上下文，是 Jev 的 12 倍，在 Decision Index v0.2.1 上得分 61.7，高于 Jev 的 57.9，16 项企业基准中 13 项领先。
- Elvis SaraviaSubQ 发布长上下文决策模型 Snap
SubQ 发布长上下文决策模型 Snap，支持 384K tokens 多模态上下文，在 Decision Index v0.2.1 上得 61.7，高于 Jev 的 57.9，并在 16 项企业基准中的 13 项领先。该模型每 token 计算量随上下文增长保持恒定，处理 100K tokens 可在 1 秒内返回决策，输入定价 $0.05/MM tokens、输出免费，延迟从最小上下文的 80ms 到 384K 的 2.5 秒不等。前 10000 名注册用户可获 100M 免费输入 tokens。Elvis Saravia 表示，智能体工作流中许多调用属于结构化决策，用前沿模型价格并不划算，Snap 正是用 RL 针对这类调用训练。
- ChubbySubquadratic 发布 SubQ Snap 长上下文决策模型
Subquadratic 发布 SubQ Snap，称其为面向企业工作的长上下文决策模型，单次调用支持 384K token 的多模态上下文，处理 100K token 并在 1 秒内返回决策。
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- 2910月13日 03:00
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