SubQ Snap
决策模型，不对文本生成，而是对给定候选答案计算概率分布，专用于agent路由、工具选择、校验和停止判断
时间轴 (近 90 天)
SubQ Snap 是由研究机构 Subquadratic 发布的决策模型，不生成文本，而是对给定候选答案返回概率分布。
SubQ Snap 在 When2Call 测试中得分为 67.0，输给了竞品的 74.6。
SubQ Snap 的定价为每百万输入 token 0.05 美元，上下文窗口为 384K。
Subquadratic 声称 SubQ Snap 的 Subquadratic Sparse Attention（SSA）可将注意力成本从二次方降为线性，100K token 可在 1 秒内返回，但该数据无硬件说明和第三方验证。
SubQ Snap 官方声称在 16 项企业任务中领先 13 项，钓鱼检测从 25.1 提升至 47.1，代码输出预测从 57.1 提升至 73.8。
SubQ Snap 官方头条成绩 Decision RULER 得分 96.3，运行在 1M token 上下文中，但产品本身仅支持 384K 上下文。
SubQ Snap 所有性能数据均来自 Subquadratic 自身，未经过外部实验室独立测试，且长上下文测试是其对 RULER 和 LCR 的自行改版。
在 Reddit 上搜索 'subq snap' 无法找到该模型，结果主要是猫肾衰竭皮下输液论坛、SNAP-8 肽抗皱精华评测和弹簧注射器讨论。
SubQ Snap 的模型 ID 为 'subq-snap-preview'，表明其处于公开预览阶段，不宜作为稳定版依赖。
全部知识事实 (9)
SubQ Snap 是由研究机构 Subquadratic 发布的决策模型，不生成文本，而是对给定候选答案返回概率分布。
50%待验证SubQ Snap 在 When2Call 测试中得分为 67.0，输给了竞品的 74.6。
50%待验证SubQ Snap 的定价为每百万输入 token 0.05 美元，上下文窗口为 384K。
50%待验证Subquadratic 声称 SubQ Snap 的 Subquadratic Sparse Attention（SSA）可将注意力成本从二次方降为线性，100K token 可在 1 秒内返回，但该数据无硬件说明和第三方验证。
50%待验证SubQ Snap 官方声称在 16 项企业任务中领先 13 项，钓鱼检测从 25.1 提升至 47.1，代码输出预测从 57.1 提升至 73.8。
50%待验证SubQ Snap 官方头条成绩 Decision RULER 得分 96.3，运行在 1M token 上下文中，但产品本身仅支持 384K 上下文。
50%待验证SubQ Snap 所有性能数据均来自 Subquadratic 自身，未经过外部实验室独立测试，且长上下文测试是其对 RULER 和 LCR 的自行改版。
50%待验证在 Reddit 上搜索 'subq snap' 无法找到该模型，结果主要是猫肾衰竭皮下输液论坛、SNAP-8 肽抗皱精华评测和弹簧注射器讨论。
50%待验证SubQ Snap 的模型 ID 为 'subq-snap-preview'，表明其处于公开预览阶段，不宜作为稳定版依赖。
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