SubQ Snap 1.1 ra mắt decision model open-weight

Decision model SubQ Snap 1.1 của Subquadratic sử dụng Subquadratic Sparse Attention để giảm lỗi tự tin trên câu hỏi không thể trả lời điểm 81%. Mô hình này đã ra mắt và chia nhau giải nhất trên Artificial Analysis Decision Index v1.0 với điểm số 65, bằng d1-ultra và Elephant 9B, đồng thời vượt qua Jev 1.14 với điểm số 57. Mô hình hỗ trợ context window 384k token trong một lượt truyền, lớn hơn đáng kể so với cửa sổ 32k của d1-ultra và 16k của Elephant 9B, và đạt điểm số 96.2 trên các benchmark When2Call.

SubQ Snap 1.1 được định giá 0,04 USD cho 1M token đầu vào mà không tính phí đầu ra, tổng cộng khoảng 30 USD cho 1M tác vụ. Chi phí này tương tự như d1-ultra với 32 USD cho 1M tác vụ, mặc dù Elephant 9B đạt cùng điểm số chỉ số 65 với chi phí chỉ 8,4 USD cho 1M tác vụ. Mô hình cũng đạt 18% trên tập con HLE-MultiChoice của Humanity's Last Exam và tỷ lệ không gây ra lỗi 86%.