2.4 主流模型的上下文能力对比

2.4.1 主流模型概览

截至 2026 年初，主流大语言模型在上下文处理能力上呈现不同特点。以下是主要模型的对比：

模型	提供商	最大上下文	有效上下文	特点
GPT-5	OpenAI	400K	~300K	推理能力强，多模态
GPT-4o	OpenAI	128K	~100K	综合性价比之王
Claude Opus 4.5	Anthropic	200K	~180K	复杂任务首选
Claude Sonnet 4.5	Anthropic	200K-1M	~180K	代码能力极强（beta 支持 1M）
Gemini 3.0 Pro	Google	2M	~1.5M	原生多模态，超长上下文
Gemini 3.0 Flash	Google	200K	~160K	速度快、延迟低
Gemini 3.0 Deep Think	Google	1M	~800K	深度推理，多路径分析
LLaMA 4 Scout	Meta	10M	~8M	开源界超长上下文领先
LLaMA 4 Maverick	Meta	1M	~800K	开源多模态强模型
Qwen 3.0	阿里巴巴	256K-1M	~200K	中文理解与生成最佳
DeepSeek V4	DeepSeek	1M+	~800K	推理成本极低

注：有效上下文长度为实测估计值，实际表现会因任务类型而异。模型能力持续快速演进，建议查阅各厂商官方文档获取最新参数。

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：Claude 系列、GPT-5 系列表现突出

• 中文处理：Qwen、Claude 中文能力较强

• 推理任务：GPT-5、Claude Opus 4.5 表现优异

• 多模态：Gemini 3.0、LLaMA 4 具有原生优势

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。