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编辑：桃子
【新智元导读】Transformer统治地位悬了！一款SubQ模型带着SAA架构横空出世，1200万上下文成本仅Opus的5%，计算量暴减千倍。
Transformer，王座不保？！
今天，一款AI模型SubQ横空出世，震撼了全世界。
这是全球首个基于完全亚二次方稀疏注意力架构（SSA）的模型，上下文高达1200万Token。
SubQ的核心优势在于，其SSA架构会根据内容「动态选择」关注点，不会盲目计算所有Token间的关联。
相较于Transformer，它的计算量直接暴减1000倍。
实验结果显示，100万token上下文，SubQ要比FlashAttention快52倍，成本不到Claude Opus的5%。
而打造出这款架构的背后这家公司，叫Subquadratic，坐标迈阿密，全公司仅13人。
AI大佬Bindu Reddy辣评道，「若这一切都是真的，Anthropic和OpenAI的估值直接归0」！
还有人表示，这才是LLM接下来真正Scaling的方式。
Transformer「原罪」，九年未解
2017年，那篇「Attention is All You Need」奠定了Transformer架构的统治地位。
此后九年，从GPT到Claude到Gemini，所有前沿大模型都建立在同一个基础上：密集注意力机制。
长期以来，Transformer的工作方式非常暴力，即每个token都要和序列中所有其他token做一次比较。
这种机制让它深陷「二次方复杂度」的泥潭，上下文每增加一倍，计算成本飙升四倍。
这意味着，输入越长，模型越贵、越慢、越容易崩。
这就解释了几乎所有LLM的上下文卡在100万token左右，不是技术做不到更长，是做到了也用不起。
这一次，SubQ的诞生，从根本上改变了这个等式。
SSA架构出世
不要「更快」只要「更少」
SubQ的核心突破叫做SSA——亚二次方稀疏注意力（Subquadratic Sparse Attention）。
它的思路出奇地简单，不再让每个token和所有token做比较。
既然训练好的模型中，绝大多数注意力权重都接近零0，那为什么还要算它们？
SSA的做法是，对每一个query，基于「内容」选择序列中真正值得关注的位置，然后只在这些位置上精确计算注意力。
它只计算那些真正有意义的交互，跳过其余99%以上的无用计算。
以下是SSA的三大关键特性——
线性扩展
计算量随选中的位置数量增长，而不是随整个序列长度增长。上下文翻倍，成本只翻倍，不再是翻四倍。
内容依赖路由
模型根据语义决定看哪里，而不是根据位置。关键信息在序列第3个token还是第1100万个token，都能被找到。
精确检索
不像循环模型那样把信息压缩成固定状态，SSA保留了从任意位置精确取回信息的能力。
说白了，SSA不是「把密集注意力算得更快」，而是「让模型做更少的注意力计算」。
减少的计算量，直接转化为速度。
速度狂飙52.5倍，成本不到Opus 5%
SubQ放出的数据，每一条都在暴击：
在100万token长度上，SSA比标准密集注意力+FlashAttention-2快52.2倍。
在12.8万token上快7.2倍，25.6万token快13.2倍，51.2万token快23倍。
显而易见，上下文越长，优势越碾压。
这正是SSA线性扩展的直接体现——密集注意力越长越慢，SSA越长越划算。
再来看算力消耗，在100万token下，注意力FLOP减少了62.5倍。在1200万token下，这个数字飙升到接近1000倍。
至于成本，Subquadratic给了一个非常直观的对比——
在RULER 128K基准测试上，SubQ花费8美元，Opus为2600美元，直接拉出了300倍的成本差距。
最关键的是，这些速度和成本优势，并没有以牺牲准确率为代价。
RULER 128K基准测试： SubQ拿下95%，Opus 4.6是94.8%；
SWE-Bench Verified（代码工程）： SubQ得分81.8，超过Opus 4.6的80.8。
MRCR v2（长上下文检索）： SubQ拿到65.9%，虽然低于Opus 4.6的78%，但远超GPT 5.4（39%）和Gemini 3.1 Pro（23%）。
这组数字放在一起看，细思极恐——
一家种子轮公司，用不到Opus 5%的成本，在多项核心基准测试上打平甚至超过了Anthropic和OpenAI的旗舰模型。
一个提示词，SubQ即可处理1200万Token的超长信息：
无论是整个代码库、数月的 PR 记录，还是长期运行的 AI 智能体状态，全都游刃有余，而且成本仅需原来的五分之一。
不得不说，若这一切成真，这将是Transformer问世以来最重要的架构级突破。
13人初创公司，要颠覆Transformer
Subquadratic成立于2024年，拿下2900万美元种子轮，估值5亿美元。
它有两位联合创始人：CEO Justin Dangel，CTO Alexander Whedon。
研究团队11人，全部是博士，来自Meta、谷歌、牛津大学、剑桥大学、Adobe。
值得一提的是，这家公司之前叫Aldea，做的是语音模型，后来转型到了注意力架构研究。
这一次，产品线三条同时上线：
SubQ API：12M token全量上下文接口
SubQ Code：命令行编码Agent，整个代码库一次性塞进去
SubQ Search：深度研究工具，初期免费
全网炸锅：是终结者，还是AI版Theranos？
SubQ发布后数小时内，AI社区就分裂成了两个阵营。
AI大佬Dan McAteer一句话，概括了所有人的心态：
SubQ要么是Transformer以来最大的突破……
要么就是AI界的Theranos。
支持者一方阵容不小。
有人表示，这是2026年最疯狂的AI发布之一。
Subquadratic可能找到了奥特曼所言的另一个架构的重大突破。
但怀疑派也毫不留情，有人直言这就是一个「骗子公司」，尤其是看完创始人领英介绍后。
OpenAI前研究员Will Depue更是连发多条，第一时间指出，「SubQ几乎可以确定是基于Kimi或DeepSeek的稀疏注意力微调」。
AI圈见过太多「发布即巅峰」的故事，发布会上的PPT和真实世界的部署之间，隔着一整条死亡谷。
但话说回来，也正因为这个赌注太大，整个行业才不敢不认真对待。
答案，也许只有等技术报告公开、独立benchmark复现之后，才会真正揭晓。
参考资料：
https://x.com/alex_whedon/status/2051663268704636937?s=20
https://subq.ai/how-ssa-makes-long-context-practical
https://x.com/daniel_mac8/status/2051710659822305661?s=20
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