장문 컨텍스트 처리 가능한 AI 모델…서브큐 발표

AI 개발 기업 서브쿼드래틱(Subquadratic)이 AI 모델인 서브큐(SubQ)를 발표했다. 서브큐는 주류 트랜스포머 기반 AI 모델과는 다른 아키텍처로 개발된 모델로 최대 1,200만 토큰에 달하는 컨텍스트 윈도를 갖추고 있다. 또 테스트 모델인 서브큐 1M 프리뷰(SubQ 1M-Preview)는 대량 토큰을 입력했을 때의 처리 성능에서 클로드 오퍼스 4.7을 크게 상회하는 결과를 보였다.

현재 주류 AI 모델은 트랜스포머라는 머신러닝 아키텍처를 기반으로 개발되고 있다. 서브쿼드래틱에 따르면 트랜스포머 기반 AI 모델은 입력 토큰이 증가할수록 필요한 연산량이 제곱에 비례해 증가하는 문제를 안고 있다. 서브쿼드래틱이 개발한 서브큐는 트랜스포머와는 다른 효율적인 아키텍처를 채택해 연산량이 입력 토큰에 선형적으로 비례해 증가한다. 다시 말해 입력 토큰이 늘어날수록 기존 AI 모델 대비 효율적인 처리가 가능해진다.

서브큐는 최대 1,200만 토큰 입력을 지원하며 기존 AI 모델 대비 토큰당 150배 빠른 속도로 동작하면서도 비용은 5분의 1 수준으로 억제할 수 있다.

참고로 파이썬 3.13 표준 라이브러리를 포함한 전체 소스 코드의 토큰 수는 510만 개이며 리액트(React) 개발 프로젝트에 6개월간 등록된 풀 리퀘스트 전체 토큰 수는 750만 개에 달한다. 서브큐는 이런 코드 전체를 한 번에 처리할 수 있다.

서브큐 1M 프리뷰는 코딩 에이전트 성능을 측정하는 SWE-벤치 버리파이드(SWE-Bench Verified)에서 제미나이 3.1 프로와 클로드 오퍼스 4.6을 웃도는 점수를 기록했다. 또 장문 이해 능력을 평가하는 벤치마크인 MRCR v2 100만 토큰 입력 테스트에서는 클로드 오퍼스 4.7을 상회했다.

서브큐는 코딩 에이전트인 서브큐 코드(SubQ Code)와 정보 분석 AI인 서브큐 서치(SubQ Search)가 프라이빗 베타 버전으로 제공되고 있으며 API 얼리 액세스도 시작됐다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.