Según noticias de ME, el 17 de junio (UTC+8), según el monitoreo de Beating, SubQ, el controvertido modelo grande que afirmaba reducir el consumo de cálculo en mil veces, publicó un informe técnico de la versión 1.1 Small (parámetros pequeños). En respuesta a las acusaciones de la comunidad que ridiculizaron la versión preliminar anterior por carecer de un artículo científico y validación independiente, calificándola como "la solución milagrosa de IA" (es decir, publicidad falsa), la empresa desarrolladora Subquadratic, junto con la evaluadora Appen, realizó una evaluación三方, afirmando que el modelo logró una precisión de recuperación del 98% con una longitud límite de 12 millones de tokens y obtuvo resultados cercanos a los modelos de vanguardia en pruebas prácticas de programación. El informe técnico también reveló que el modelo no fue entrenado desde cero, sino que se modificó reemplazando el mecanismo de cálculo de atención en modelos de vanguardia de código abierto y realizando un entrenamiento incremental con 1 billón de tokens. A pesar de contar con una evaluación三方 para autenticarse, la comunidad de desarrolladores sigue llenándose de dudas sobre esta actualización. Algunos investigadores señalaron que la llamada "tecnología secreta" no implica ningún avance técnico fundamental, sino que es esencialmente una técnica ya existente: dividir textos largos en fragmentos pequeños y realizar una selección dinámica (es decir, atención esparsa por bloques); otros lectores criticaron que el informe técnico incluye frases genéricas generadas por IA (especialmente evidentes en la sección 5.7.1). Los ingenieros de sistemas advirtieron que el mecanismo de selección genera sobrecarga adicional de programación cuando se utiliza simultáneamente por múltiples usuarios, lo que provoca retrasos severos en el 1% más lento. Dado que el modelo no ha publicado sus parámetros clave para descarga ni ha abierto una API accesible para todos, los compromisos de reducción del poder computacional y precios ultrabajos siguen siendo solo palabras en papel. (Fuente: BlockBeats)
Lanzada la versión 1.1 de SubQ amid escepticismo de la comunidad
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Resumen
La versión 1.1 de SubQ se lanzó el 17 de junio (UTC+8), con el informe técnico publicado como parte de las noticias on-chain. El modelo de IA ahora afirma una precisión de recuperación del 98% con 12 millones de tokens y un rendimiento en programación cercano al de los modelos principales, según la evaluación de Appen. Los críticos permanecen escépticos, citando tendencias de noticias de IA + cripto y preocupaciones sobre afirmaciones no verificadas. Algunos desarrolladores argumentan que el modelo utiliza técnicas existentes de atención dispersa por bloques, mientras que otros encontraron texto generado por IA en el informe. El acceso a la API y los parámetros principales aún no están disponibles.
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