Snap 发布首个全次二次语言模型

2026 年 10 月 14 日，AGI Hunt 报道，Snap 团队发布语言模型 Snap，称其为首个全面次二次、且已大规模生产可用的语言模型，训练与推理中每 token 算力恒定，与输入长度无关。报道称，传统 Transformer 下输入扩大 10 倍，注意力算力需增至 100 倍，Snap 借此支持更长上下文和更优成本结构。作者还称，社区已用它构建 coding agent 记忆、UI 设计、推荐系统等应用。目前仅有这一篇报道，暂无更多技术细节或第三方验证信息。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。