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SubQ Snap 决策模型延迟表现引关注

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AI 综述

2026年10月13日,Rohan Paul 在 X 上发布 SubQ Snap 决策模型的延迟数据:在 100K token 上下文下延迟为 660ms,在 384K token 下为 2.5 秒。他指出,输入规模约扩大 3.84 倍时耗时约增加 3.8 倍,接近线性扩展;而标准二次注意力机制在该区间注意力开销约上升 15 倍。该消息目前仅由发布者单方面披露,尚无其他报道佐证。

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报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月13日
  1. X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)
    SubQ Snap 决策模型以 660ms 处理 100K token 上下文

    SubQ Snap 决策模型在 100K token 上下文下延迟 660ms,384K token 下为 2.5 秒,约 3.84 倍输入对应 3.8 倍耗时,接近线性扩展,而标准二次注意力在该区间注意力开销约上升 15 倍。

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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。