SubQ 1M-Preview: लंबे संदर्भ AI के लिए पहला सबक्वाड्रेटिक LLM

14 मई 2026 तक Subquadratic Labs ने SubQ 1M-Preview शिप कर दिया है, जो पहला कमर्शियल सबक्वाड्रेटिक लार्ज लैंग्वेज मॉडल है। यह 12 मिलियन-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो के साथ आता है और फ्रंटियर परफॉर्मेंस से मेल खाता है, जबकि पारंपरिक ट्रांसफॉर्मर्स की तुलना में इनफेरेंस कंप्यूट का लगभग पांचवां हिस्सा खर्च करता है। 5 मई की घोषणा के तुरंत बाद API एक्सेस खुल गया, जो मुख्य रूप से एजेंटिक और लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट जेनरेटिव पाइपलाइन्स के लिए है। शुरुआती इंटरनल बेंचमार्क पहले से ही दिखाते हैं कि मॉडल विस्तृत रीजनिंग चेन और मल्टीमॉडल इनपुट्स को बिना सामान्य क्वाड्रेटिक कॉस्ट बढ़ोतरी के हैंडल करता है। जिन्होंने कॉन्टेक्स्ट लिमिट्स को डिटेल्ड स्टोरीबोर्ड्स को रोकते देखा है, उनके लिए ये आंकड़े वाकई बड़ा बदलाव लगते हैं न कि मामूली मार्केटिंग।

पारंपरिक ट्रांसफॉर्मर्स हर अतिरिक्त टोकन पर क्वाड्रेटिक टैक्स चुकाते हैं। SubQ इस स्केलिंग वॉल को एक ऐसे अटेंशन मैकेनिज्म से पार करता है जिसका कंप्यूट अनुक्रम लंबाई के वर्ग से कहीं ज्यादा लीनियर तरीके से बढ़ता है। नतीजा यह है कि क्रिएटर्स पूरे सीन ब्रेकडाउन, मल्टी-शॉट स्क्रिप्ट्स या घंटे भर के रेफरेंस ट्रांस्क्रिप्ट्स फीड कर सकते हैं बिना बिल फटे। मैंने प्रिव्यू को 40,000-टोकन वीडियो प्रॉम्प्ट पर टेस्ट किया जो आमतौर पर टाइमआउट ट्रिगर करता है। इसने एक पास में सुसंगत फ्रेम-बाय-फ्रेम गाइडेंस दिया। सच कहूं तो इस एक टेस्ट ने आर्किटेक्चर शिफ्ट को रिसर्च जिज्ञासा से ज्यादा नया स्टैंडर्ड बना दिया।

लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट रीजनिंग सूट्स पर प्रिव्यू GPT-5.5 से सिर्फ 3-4% पीछे है जबकि 1 मिलियन टोकन मार्क पर 78% कम कंप्यूट इस्तेमाल करता है। लेटेस्ट Claude Opus वैरिएंट से क्रिएटिव राइटिंग में थोड़ा पीछे लेकिन 200k टोकन से ज्यादा प्रॉम्प्ट्स पर मल्टीमॉडल कोहेरेंस में आगे। मिलियन टोकन पर कॉस्ट मौजूदा फ्रंटियर रेट्स का लगभग 22% है। ये मार्जिन तब मायने रखते हैं जब आप 10 मिनट के वीडियो आउटलाइन पर इटरेट कर रहे हों या 50-इमेज स्टोरीबोर्ड जोड़ रहे हों। यह अंतर थ्योरेटिकल नहीं है, भारी इस्तेमाल के एक हफ्ते बाद असली वॉलेट इम्पैक्ट दिखता है।

लंबे, सुसंगत प्रॉम्प्ट्स अचानक इतने सस्ते हो गए हैं कि इन्हें पहली श्रेणी का क्रिएटिव मटेरियल माना जा सकता है न कि महंगा लग्जरी। डायरेक्टर्स अब पूरा कैरेक्टर बाइबल, लाइटिंग रेफरेंस और डायलॉग ट्रैक्स एक ही कॉल में डाल सकते हैं और बिना टोकन जिम्नास्टिक्स के यूजेबल शॉट लिस्ट पा सकते हैं। यही एफिशिएंसी गेन आसपास की क्रिएटिव डोमेन में भी दिख रही है। मल्टीमॉडल AI में प्रगति पहले से ही एडल्ट कंटेंट क्रिएशन में इस्तेमाल हो रही है जैसे Seedance 2.0 के इस विश्लेषण में। मेरा पूरी तरह अनसाइंटिफिक सैंपल बताता है कि असली विजेता इटरेटिव वर्कफ्लो होंगे: बिना पुरानी क्वाड्रेटिक रेट पर मीटर बढ़े दर्जनों पास में जेनरेट, रिव्यू, रिफाइन करें।