午方 AI 獲悉，備受爭議的大型模型 SubQ 正式披露 1.1 版小參數版本技術報告。針對早期缺乏獨立驗證的質疑，研發方 Subquadratic 聯合評估機構 Appen 開展第三方測試，結果顯示在最大長度爲 1200 萬令牌的場景下，模型檢索準確率高達 98%，編程任務表現亦逼近行業頂尖水平。

技術細節顯示，該模型並非從零訓練，而是基於開源先進基座進行增量優化，通過替換注意力計算機制並利用 1 萬億令牌數據微調實現性能躍升。

然而，開發社區對此持審慎態度，研究人員指出其核心邏輯實質是將塊稀疏注意力機制應用於長文本分段動態過濾，並未產生根本性技術突破，且報告中存在大量 AI 生成模板痕跡。

此外，系統工程師警告多用戶併發可能引發調度開銷激增，導致尾部 1% 用戶遭遇嚴重延遲。鑑於核心參數未公開且無開放 API 接口，其承諾的計算效率提升與超低定價方案目前仍停留在理論層面。