Subquadratic, empresa emergente con sede en Miami, lanzó el martes un modelo de inteligencia artificial con una ventana de contexto de 12 millones de tokens, superando significativamente el límite de un millón que ofrecen los principales laboratorios de IA. La compañía, con 11 investigadores doctorados, desarrolló la arquitectura Subquadratic Selective Attention (SSA), que según sus afirmaciones escala de forma lineal tanto en computación como en memoria respecto a la longitud del contexto. El modelo supera en velocidad a la atención densa tradicional 52 veces a un millón de tokens. En pruebas de referencia, logra 83 puntos en MRCR v2, superando a GPT-5.5 de OpenAI por nueve puntos, y obtiene 92.1% en recuperación de información a 12 millones de tokens. En SWE-Bench Verified alcanza 82.4%, superando a Claude Opus 4.6 y Gemini 3.1 Pro. La empresa lanzó una API con la ventana completa de 12 millones de tokens, además de SubQ Code, un agente de programación, y SubQ Search, herramienta de investigación profunda. No divulgará los pesos del modelo pero ofrecerá herramientas de entrenamiento para empresas. El objetivo de una ventana de 50 millones de tokens está previsto para el cuarto trimestre.
Subquadratic supera el límite de un millón con una ventana de contexto de 12 millones de tokens
