Snap 号称首个全次二次语言模型上线,任意输入长度单 token 算力恒定
ryanallred · x · 2026-10-14
团队宣布发布 Snap,称其为首个全面次二次、已大规模生产可用的语言模型,在现实决策类任务中表现领先。
核心卖点是打破 Transformer 的注意力计算随输入平方增长的规律:传统架构下输入扩大 10 倍,注意力算力需 100 倍,而 Snap 在训练和推理中做到每 token 算力恒定,与输入长度无关,从而支持更长上下文和更优的成本结构。
作者称社区已用它构建 coding agent 记忆、UI 设计、推荐系统、法律合同审查、实体识别、学术文献筛选、bug 挖掘等应用。
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