Ny AI-modell: Gull eller bare varm luft?

Ny AI-modell: Gull eller bare varm luft?

En Miami-startup kalt Subquadratic dukket opp 5. mai 2026
med 29 millioner dollar i seed-finansiering og påstander
som ville vært et historisk gjennombrudd – hvis de holder.

Hva som er hevdet

Modellen heter SubQ og er bygget på en ny arkitektur
kalt SSA (Subquadratic Sparse Attention):

  • 12 millioner tokens kontekstvindu i research-modellen
    (1 million i produksjons-API)
  • 52x raskere enn FlashAttention ved 1 million tokens
  • ~1/20 av kostnaden sammenlignet med Claude Opus
    for tilsvarende arbeidsflyt
  • Nær-lineær skalering i stedet for kvadratisk

CTO Alex Whedon kommer fra Meta (Head of GenAI) og
teamet er på 13 personer. Investorene inkluderer
tidlige backers i Anthropic, OpenAI og Stripe.

Hvorfor påstandene er vanskelige å vurdere

Standard attention-arkitektur sammenligner hvert token
med hvert andre token – kvadratisk skalering.
Dobler du konteksten, firedobler du beregningene.
Det er grunnen til at de fleste modeller stopper på
128K–1M tokens.

Sparse attention er kjent konsept, men notorisk
vanskelig å gjøre produksjonsklar. Noen har prøvd:

  • Magic.dev annonserte 100 millioner tokens og
    1000x effektivitetsgevinst i 2024 – ingen offentlig
    bevis på bred bruk per 2026
  • DeepSeek vant ACL 2025 best paper for sparse
    attention – men seleksjonssteget er fortsatt kvadratisk

VentureBeat påpeker parallellene mellom SubQ og
Magic.dev: massive kontekstpåstander, ~1000x
effektivitet, begrenset ekstern tilgang ved lansering.

Hva som mangler

  • Ingen teknisk rapport som forklarer arkitekturen i detalj
  • Ingen reproduserbare benchmarks for 12M-token-modellen
  • Ingen uavhengig verifikasjon i kontrollerte forhold
  • Tilgang kun via venteliste

Oppsummering

Hvis Subquadratic leverer dokumentasjonen, kan
dette endre seg fort. 52x raskere er ikke umulig –
men ekstraordinære påstander krever ekstraordinære bevis.
Vent og se. Bygg ikke arbeidsflyter på tall som
ikke er uavhengig verifisert.

Ressurser

Read more