SubQ 发布 SubQ 1.1 Small 长上下文模型

2026 年 10 月 13 日，长上下文创业公司 SubQ 推出 SubQ 1.1 Small（早期访问版），主打「整个工件级推理」：无需切块或压缩，即可一次处理整个 GitHub 仓库、多年 SEC 文件等完整工件，定位数百万 token 级别的推理能力。该模型采用稀疏注意力机制 SSA，SubQ 声称其算力效率比前沿模型省 128 倍。截至目前，该版本仍处于早期访问阶段，报道未披露参数规模、上下文长度上限与第三方评测结果等细节。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。