2.4 主流模型的上下文能力对比
2.4.1 主流模型概览
模型参数变化非常快。以下内容是能力分层示意（更新快照：2026-02-12），用于帮助理解选型思路，而非实时参数公告。
OpenAI GPT 系列
中到超长
通用推理与工具生态成熟
成本与延迟需按档位权衡
Anthropic Claude 系列
中到超长
长文理解、代码与写作稳定性
峰值吞吐和成本需按场景评估
Google Gemini 系列
长到超长
多模态与长上下文任务
生态与部署模式需结合现有栈
Meta Llama 系列
中到超长（开源）
私有化与可定制能力
需要较强工程集成能力
Qwen 系列
中到超长
中文与多语言表现、开源适配
需结合部署环境做压测
DeepSeek 系列
中到超长
推理性价比与工程落地速度
需关注版本变更与兼容策略
注：生产决策请以厂商官网模型页和账单页为准，并在方案文档中记录“查询日期 + 具体版本 + 价格页链接”。
2.4.2 选择模型的考量因素
选择模型时需要综合考虑多个因素：
上下文需求
根据应用场景的上下文需求选择：
简单对话：8K-32K 通常足够
文档问答：64K-128K 较为适合
大规模代码库分析：需要 200K 以上
超长文档处理：考虑 1M 级别模型
任务类型
不同模型在不同任务上表现各异：
代码生成：优先看代码基准、工具调用稳定性和长代码编辑能力
中文处理：优先看中文任务集、专业术语覆盖和事实一致性
推理任务：优先看复杂推理基准与失败样例分析
多模态：优先看图文/语音端到端效果和延迟
成本因素
上下文长度直接影响成本：
更长的上下文意味着更高的 Token 费用
需要权衡上下文丰富度与成本效益
考虑是否有批量折扣或缓存机制
延迟要求
上下文长度影响响应速度：
长上下文增加首 Token 延迟
实时应用可能需要限制上下文规模
Flash 系列模型在延迟上有优势
2.4.3 长上下文性能评测
评估模型长上下文能力的常用基准：
Needle in a Haystack (NIAH)：在长文档中插入特定信息，测试模型能否准确检索。好的模型在整个上下文范围内应保持一致的检索能力
RULER：更全面的长上下文评测基准，包含多种任务类型：检索、聚合、跟踪等
LongBench：中英文双语长上下文基准，覆盖问答、摘要、代码等多种场景
2.4.4 实际应用建议
分层策略
为不同场景配置不同模型：
简单查询：使用小规模快速模型
复杂任务：调用大规模高能力模型
超长文档：选择长上下文专用模型
混合架构
组合使用多个模型：
用小模型做初步筛选和分类
用大模型处理复杂推理
用专业模型处理特定任务
上下文优化优先
无论选择哪个模型，都应该先优化上下文：
减少冗余信息
提高信息密度
结构化组织内容
单纯依赖更大的上下文窗口并非最佳策略。研究表明，经过优化的短上下文往往比未优化的长上下文效果更好。上下文工程的核心价值正在于此。
2.4.5 未来趋势
上下文窗口将继续扩大，但更值得关注的是：
1. 有效利用率提升
让模型更好地利用长上下文。当前模型在超长上下文中的信息利用效率仍有提升空间，尤其是中间位置的信息容易被“遗忘”。未来的架构改进将解决这一问题，使模型在整个上下文范围内保持一致的注意力和理解能力。
2. 成本效率改善
长上下文的计算成本降低。随着稀疏注意力、线性注意力等技术的成熟，处理长上下文的计算复杂度将从 O(n²) 降低到接近 O(n)。这意味着使用长上下文将不再是成本上的奢侈选择。
3. 动态上下文技术
按需加载和卸载上下文。未来模型可能支持在推理过程中动态管理上下文，不再是一次性全部加载。这类似于操作系统的虚拟内存，只有需要的部分才占用计算资源。
4. 上下文缓存
复用公共上下文，减少重复计算。系统提示、知识库等固定内容可以预先计算并缓存其表示，多次请求之间复用。这将大幅降低延迟和成本，尤其适合高频调用场景。
这些技术进展将与上下文工程紧密结合，共同推动 AI 应用能力的提升。
2.4.6 官方信息入口（用于参数核验）
OpenAI Models: https://platform.openai.com/docs/models
Anthropic Claude Models: https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models
Google Gemini Models: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models
Meta Llama: https://www.llama.com/
Qwen: https://qwenlm.github.io/
DeepSeek API 文档: https://api-docs.deepseek.com/
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