长上下文 AI 模型排行榜：窗口大小与长文档能力怎么选

数据更新于 2026年10月25日 17:05；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 Scout、GPT-6 Sol (Daybreak Blue, max)、Muse Spark Open (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. GPT-6 Sol (Daybreak Blue, max) — 1,050,000 token
3. Muse Spark Open (xhigh) — 1,048,576 token
4. Ling 3.1 Flash 1019 — 1,048,576 token
5. Solar Mini 4 — 1,048,576 token
6. Beam 1.0 — 1,048,576 token
7. Solar Open2 250B — 1,048,576 token
8. Muse Wonder (max) — 1,048,576 token
9. Nova 2.0 Omni (medium) — 1,000,000 token
10. Claude Sonnet 5.5 (medium with fallback) — 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. Step 5 Preview — 88.3%
2. MiMo-V2.6-Pro — 86.3%
3. Kimi K3.1 Pro — 86.3%
4. Claude Fable 5.1 (max with fallback) — 85.3%
5. Claude Opus 5.5 (max with fallback) — 84.7%
6. Claude Fable 5.1 (medium with fallback) — 84.7%
7. Claude Opus 5.5 (xhigh with fallback) — 84.7%
8. Claude Opus 5.5 (medium with fallback) — 84.3%
9. Gemini 3.8 Flash (medium) — 84.0%
10. GPT-6.1 Sol (low) — 84.0%

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 5.5 (max with fallback) — 57.6
2. Claude Sonnet 5.5 (max with fallback) — 56.0
3. Claude Opus 5.5 (xhigh with fallback) — 56.0
4. Muse Wonder Full (max) — 55.8
5. Kimi K3.1 Pro — 55.1

当前单任务成本较低的候选：

1. North Mini Code — $0.000
2. Command A+ — $0.000
3. Ling 3.0 Tiny — $0.000
4. K2 Horizon 375B A23B — $0.000
5. Gemma 4 31B — $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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