长上下文

长上下文 AI 模型排行榜:窗口大小与长文档能力怎么选

长上下文 AI 模型哪个好?比较当前模型的上下文窗口、长文档综合推理、综合智力、速度与成本,说明长报告、合同、代码仓库和多轮会话应该怎样验证候选。

Keygate 编辑团队7 分钟读完数据更新于 2026年8月3日 20:42

快速结论

30 秒先看结论

先看关键结论,再结合任务、预算和等待时间做选择。

MetaLlama 4 Scout10,000,000 token
窗口大小是输入容量,不等于长文档理解质量
MoonshotAIKimi K3 (max)74.7%
衡量在超长材料中跨段提取和综合证据的能力
ClaudeClaude Opus 5 (max)60.7
复杂长文任务仍要检查整体推理能力
MistralDevstral 2$0.000
长输入会放大价格差异,需按真实长度估算
长上下文 AI 模型排行榜:窗口大小与长文档能力怎么选信息图

选型对照

上下文窗口前列模型

按标称上下文窗口排列,同时展示长文档综合推理、综合智力、速度和任务成本;窗口大只代表能装下更多输入。

上下文窗口

10,000,000 token

长文档推理

25.8%

综合智力

10.0

输出速度

131.6 t/s

任务成本

$0.010

02MoonshotAIKimi K3 (low)

上下文窗口

1,048,576 token

长文档推理

69.3%

综合智力

46.6

输出速度

33.5 t/s

任务成本

$0.24

上下文窗口

1,048,576 token

长文档推理

63.3%

综合智力

50.6

输出速度

158.4 t/s

任务成本

$0.29

04MoonshotAIKimi K3 (max)

上下文窗口

1,048,576 token

长文档推理

74.7%

综合智力

57.1

输出速度

34.9 t/s

任务成本

$0.86

上下文窗口

1,000,000 token

长文档推理

69.3%

综合智力

50.2

输出速度

184.2 t/s

任务成本

$0.69

06XiaomiMiMoMiMo-V2.5-Pro

上下文窗口

1,000,000 token

长文档推理

73.3%

综合智力

42.2

输出速度

38.9 t/s

任务成本

$0.034

数据更新于 2026年8月3日 20:42;上下文窗口按当前型号的可用字段排列,长文档综合推理单独排序。标称窗口表示输入容量,不等于在整个长度范围内都能稳定理解和召回。

长上下文 AI 模型怎么选

当前上下文窗口排名前三的候选是 Llama 4 ScoutKimi K3 (low)Muse Spark 1.1 (xhigh)。它们适合进入长报告、合同、代码仓库和长会话任务的第一轮筛选,但窗口最大不代表长文档任务一定最好。

长上下文选型至少包含两个问题:模型能否接收全部输入,以及模型能否在大量信息中找对证据、保持关系并给出可靠结论。前者看窗口大小,后者需要长文档推理和真实材料测试。

上下文窗口排行榜

  1. Llama 4 Scout — 10,000,000 token
  2. Kimi K3 (low) — 1,048,576 token
  3. Muse Spark 1.1 (xhigh) — 1,048,576 token
  4. Kimi K3 (max) — 1,048,576 token
  5. Gemini 3.5 Flash — 1,000,000 token
  6. MiMo-V2.5-Pro — 1,000,000 token
  7. Nova 2.0 Omni (medium) — 1,000,000 token
  8. Gemini 3.5 Flash (minimal) — 1,000,000 token
  9. GPT-5.6 Luna (low) — 1,000,000 token
  10. GPT-5.6 Sol (low) — 1,000,000 token

查看完整上下文窗口图表 · 打开模型对比工具

上下文通常同时容纳系统说明、对话历史、检索结果、文档内容和模型输出空间。实际可用于文档正文的容量会小于标称窗口,接近上限时还要预留回答与工具返回空间。

长文档综合推理排行榜

  1. Kimi K3 (max) — 74.7%
  2. MiniMax-M3 — 74.0%
  3. GPT-5.6 Luna (max) — 74.0%
  4. GPT-5.3 Codex (xhigh) — 74.0%
  5. GPT-5.6 Terra (max) — 74.0%
  6. KAT-Coder-Pro V1 — 74.0%
  7. GPT-5.6 Sol (max) — 73.7%
  8. MiMo-V2.5-Pro — 73.3%
  9. Gemini 3.1 Pro Preview — 72.7%
  10. GPT-5.6 Terra (high) — 72.3%

长文档综合推理关注模型能否在超长材料中跨段提取、关联并综合证据。它与“输入能否放下”是两个不同维度。具体任务设置、评分和边界可查看长文档综合推理方法

还要同时检查能力与成本

当前综合智力靠前的候选:

  1. Claude Opus 5 (max) — 60.7
  2. Claude Opus 5 (xhigh) — 60.1
  3. Claude Fable 5 (with fallback) — 59.9
  4. GPT-5.6 Sol (max) — 58.9
  5. Claude Opus 5 (high) — 58.9

当前单任务成本较低的候选:

  1. Devstral 2 — $0.000
  2. North Mini Code — $0.000
  3. Command A+ — $0.000
  4. G9v3-3B — $0.000
  5. Phi-4 Mini — $0.000

长输入会放大输入价格、缓存策略和重复调用的影响。一个能接收百万 token 的型号,并不意味着每次都应该把全部资料直接塞进请求。对稳定知识库,检索、分段和分层摘要可能更经济;对结构关系强、难以切分的一次性文档,长上下文更有价值。

哪些场景真的需要长上下文

  • 长报告与合同: 需要跨章节核对定义、例外、数字和引用位置。
  • 大型代码仓库: 需要同时理解多个模块、接口关系和调用链。
  • 研究资料综合: 需要保留多份材料的来源边界,避免把不同证据混成一个结论。
  • 长时间会话: 需要保留较早约束,但仍应管理无关历史,避免上下文不断膨胀。
  • 整本书或批量文档: 如果问题只涉及少量段落,先检索再回答通常比全量输入更合适。

用自己的长材料验证

  1. 准备接近真实长度的文档,不要只用短文推断长上下文表现。
  2. 在开头、中间和结尾放置可核对的事实,并设计需要跨段组合才能回答的问题。
  3. 要求模型给出引用位置或原文依据,分别记录准确、遗漏、混淆和无依据断言。
  4. 改变无关内容数量,观察关键信息是否被“淹没”。
  5. 记录输入 token、响应时间、答案质量和实际费用,再比较全量输入与检索方案。

如果任务中包含隐私、合同或内部代码,还要单独确认数据处理、保留期限、地区与部署条件。上下文能力指标不能代替这些产品和合规要求。

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