SubQ ที่ถูกเยาะเย้ยว่าเป็น "AI สารพัดประโยชน์" เปิดตัวเวอร์ชัน 1.1: ดึงการประเมินจากสามฝ่ายมาพิสูจน์ตัวเอง แต่กลับถูกกล่าวหาว่าแทรกคำพูดสำเร็จรูปของ AI

ตามการติดตามของ Beating โมเดลขนาดใหญ่ที่ก่อให้เกิดข้อถกเถียง SubQ ซึ่งเคยอ้างว่าสามารถลดการใช้ทรัพยากรการคำนวณลงได้หลายพันเท่า ได้เผยแพร่รายงานทางเทคนิคของเวอร์ชัน 1.1 Small (พารามิเตอร์ขนาดเล็ก)

เพื่อตอบโต้ข้อกล่าวหาจากชุมชนที่ว่าเวอร์ชันพรีวิวในช่วงแรกเป็น "น้ำมันงู AI" (หมายถึงการโฆษณาเกินจริง) เนื่องจากขาดเอกสารทางวิชาการและการตรวจสอบโดยอิสระ บริษัทผู้พัฒนา Subquadratic ร่วมกับผู้ประเมิน Appen ได้ดำเนินการทดสอบจากสามฝ่าย โดยอ้างว่าโมเดลสามารถบรรลุความแม่นยำในการค้นคืนถึง 98% ที่ความยาวสูงสุด 12 ล้านโทเคน และทำคะแนนใกล้เคียงกับโมเดลชั้นนำในปัจจุบันในการทดสอบการเขียนโปรแกรมจริง รายงานทางเทคนิคยังเปิดเผยว่าโมเดลไม่ได้ถูกฝึกจากศูนย์ แต่ถูกดัดแปลงโดยการเปลี่ยนกลไกการคำนวณความสนใจและฝึกเพิ่มเติมอีก 1 ล้านล้านโทเคนบนพื้นฐานของโมเดลโอเพนซอร์สชั้นนำ

แม้จะมีการทดสอบจากสามฝ่ายเพื่อพิสูจน์ตัวเอง ชุมชนนักพัฒนายังคงตั้งคำถามต่อการอัปเดตครั้งนี้ นักวิจัยบางคนชี้ให้เห็นว่าเทคโนโลยีที่เรียกว่า "แบล็กเทค" นั้นแท้จริงแล้วไม่มีความก้าวหน้าทางพื้นฐาน แต่เป็นเพียงการตัดข้อความยาวเป็นชิ้นเล็กๆ แล้วคัดเลือกแบบไดนามิก (หรือที่เรียกว่ากลไกความสนใจแบบบล็อกกระจัดกระจาย) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่มีอยู่แล้ว ผู้อ่านบางคนยังตำหนิว่าในรายงานทางเทคนิคมีข้อความที่สร้างโดย AI (โดยเฉพาะในหัวข้อ 5.7.1) ขณะที่วิศวกรระบบเตือนว่ากลไกการคัดเลือกจะทำให้เกิดค่าใช้จ่ายในการจัดสรรเพิ่มเติมเมื่อผู้ใช้หลายคนใช้งานพร้อมกัน ส่งผลให้ผู้ใช้ 1% ที่ช้าที่สุดประสบปัญหาการหน่วงอย่างรุนแรง

เนื่องจากโมเดลไม่ได้เปิดเผยพารามิเตอร์หลักให้ดาวน์โหลด และไม่มี API ที่ทุกคนสามารถเข้าถึงได้ คำสัญญาเรื่องการลดพลังการคำนวณและราคาที่ต่ำเป็นพิเศษจึงยังคงเป็นเพียงกระดาษเท่านั้น