Context Length
大模型的 Context Length（上下文长度）是指模型在单次推理过程中能够处理的所有信息的总容量上限，通常以 Token（文本的最小处理单位）来衡量。它就像模型的一次性“工作记忆区”，决定了模型能同时看到多少内容来生成回复。
下面这个表格汇总了上下文长度的核心组成部分，方便你快速了解：
| 组成部位 | 包含内容 | 说明 |
|---|---|---|
| 用户输入部分 | 当前的提问、指令 | 即你本次向模型提出的问题或要求 |
| 多轮对话的历史记录 (之前的问答交替) | 为了让模型理解上下文，系统会自动将之前的对话内容拼接起来传给模型 | |
| 上传的文档、提供的参考资料或附加说明 | 例如让模型分析你上传的PDF、TXT等文件内容 | |
| 模型输出部分 | 模型根据上述所有输入内容，正在生成的回答或续写内容 | 模型产生的新的文本输出 |
为了更直观地理解这些部分如何共同构成一次完整的模型交互，你可以参考下面的流程图，它展示了上下文长度在单次推理中的动态使用过程：
flowchart TD
A[用户发起一次请求] --> B[构成本次输入的Token<br>（当前问题 + 历史对话 + 上传文档）]
A --> C[模型生成输出的Token<br>（正在产生的回答）]
B --> D[输入Token计数]
C --> E[输出Token计数]
D --> F[输入Token数 + 输出Token数]
E --> F
F --> G{总计 ≤ 上下文长度限制？}
G -- 是 --> H[✅ 处理成功<br>模型正常生成回答]
G -- 否 --> I[❌ 处理失败<br>输入被截断或输出被中断]
H --> J[进入下一轮对话循环]
I --> J
从图表中可以看出，用户输入和模型输出共同消耗着有限的上下文长度预算。
💡 关于Token的简单说明
Token是模型处理文本的基本单位，理解它有助于你更好地把握上下文长度的消耗。
- 对于英文，一个单词通常约为1个Token（如 “hello”），但长词可能被拆分（如 “chatGPT” 可能为2个Token）。
- 对于中文，一个汉字大致相当于1个Token（如“你好”约为2个Tokens）。
- 标点符号、数字和空格等也都计算在内。
粗略估算时，可以认为 1个Token约等于1个汉字的长度。
⚠️ 重要注意事项
了解以下几点，能帮助你更有效地使用模型：
- 硬性限制与动态消耗：上下文长度是一个硬性上限。如图表所示，单次交互中“输入+输出”的Token总数绝不能超过此限制，否则最早的信息会被丢弃（截断），以确保处理正常进行。
- 多轮对话的累积效应：在多轮对话中，为了维持对话连贯性，之前所有轮次的对话历史（你的问题和模型的回答）都会作为新的输入信息的一部分，被再次传递给模型。这意味着对话轮数越多，消耗的上下文长度就越多，可用的剩余空间就越少。
- 最大输出长度的约束：除了总长度限制，模型通常还有一个最大输出长度（Max Output Tokens）的限制，即单次回复能生成的最大Token数。例如，即使上下文长度有128K，但模型单次回答可能被限制为只能输出4K Token。因此，实际可用输入长度 ≈ 上下文总长度 - 最大输出长度。
- “失忆”现象的根源：当长对话累积的Token数超过模型的上下文长度限制时，系统会丢弃最早的信息（通常是对话开头部分）以容纳新输入。这就是为什么模型在长对话后可能“忘记”很久之前讨论过的内容，这并非模型本身故障，而是工程上的处理策略。
总结与应用建议
理解上下文长度的组成和限制，能帮助你更高效地与大型语言模型交互：
- 处理长文档：若需分析长文档，可先提取关键章节或分段提交，以避免耗尽上下文空间。
- 管理长对话：在长时间、多轮对话中，对于重要的前期结论或信息，可有意识地在后续提问中重申或提及，以防其因截断而被“遗忘”。
- 控制输出长度：若需要模型生成非常长的内容（如长篇文章、报告），而它的单次输出长度有限，可以引导它分步骤、分章节地生成。
希望这些信息能帮助你更好地理解和使用大模型。
常用上下文
了解当前主流大模型的上下文长度（Context Length）对于选择合适的模型至关重要。上下文长度决定了模型单次处理信息的容量，直接影响到处理长文档、维持长对话和复杂推理的能力。以下是截至2025年的流行大模型及其上下文长度信息，供你参考。
| 模型系列 | 模型名称 (或版本) | 上下文长度 (Tokens) | 备注/特点 |
|---|---|---|---|
| 国外模型 | |||
| OpenAI | GPT-4 (8K版) | 8,192 | 支持约8k tokens输入输出 |
| GPT-4 (32K版) | 32,768 | 单次可处理约2.5万字中文或英文 | |
| GPT-5 | 1,000,000+ | 超长上下文处理能力达1M+ tokens | |
| Anthropic | Claude 4 | 1,000,000 (1000k) | 超低幻觉，适用于法律、医疗等高风险领域 |
| Google DeepMind | Gemini 系列标准版 | ~32,768 | 性能接近GPT-4，未明确公布具体数值 |
| Gemini 1.5 Flash | 1,000,000 | 支持百万token上下文 | |
| Gemini 1.5 Pro | 2,000,000 | 支持两百万token上下文 | |
| Gemini 2.5 Pro | 1,000,000 | 液态神经网络架构，响应延迟低 | |
| Meta (Facebook) | Llama 2 | 4,096 | 相比Llama 1的2048 tokens翻倍 |
| Llama 4 | - | 提供万亿参数版本，支持100+语言，手机端部署能力强 | |
| Mistral AI | Mistral-Next | - | 混合专家（MoE）架构，效率高 |
| 国内模型 | |||
| 百度 (Baidu) | 文心大模型 5.0 (ERNIE 5.0) | - | 产业级多模态能力，融合行业数据库 |
| 阿里巴巴 (Alibaba) | 通义千问3.0 (Qwen3) | 500,000 | 超长文本支持500k tokens，电商优化能力突出 |
| 通义千问-Max | 32,000~1,000,000 | 适合复杂任务，推理能力最强 | |
| 通义千问-Plus | 1,000,000 | 性能均衡 | |
| 通义千问-Flash | 1,000,000 | 适合简单任务，速度快、成本低 | |
| 腾讯 (Tencent) | 混元大模型3.0 (Hunyuan 3.0) | - | 游戏NPC智能化，微信深度整合 |
| 华为 (Huawei) | 盘古大模型4.0 | - | 行业专用小模型，端侧AI |
| 科大讯飞 (iFLYTEK) | 讯飞星火V4.0 Turbo | - | 中英双语对齐优化，支持202种方言识别 |
| 深度求索 (DeepSeek) | DeepSeek-V3 | 128,000 | 混合推理架构，数学与代码能力突出 |
| 月之暗面 (Moonshot) | Kimi+ | - | 强调1000万字上下文（全球最长文本处理能力之一） |
| 智谱AI (Zhipu AI) | GLM-5 | - | 中英双语对齐，开源版本增强 |
💡 重要说明：
- Token换算参考：通常，1个Token约等于1-2个汉字（中文）或0.75个单词（英文）。例如，32K tokens大约对应2.4万至4.8万个汉字。
- 实际限制：模型声称的上下文长度是理论最大值。实际使用时，输入（你的问题+上下文）和输出（模型的回答）的Token数之和不能超过此限制。
- 技术发展：上下文长度是当前大模型技术竞争的一个焦点，数值更新很快。部分模型（如GPT-5、Claude 4、Gemini 1.5/2.5 Pro）已支持百万级（1M+）甚至两百万（2M）Token，使其能够处理整本书、长篇论文或极其复杂的多轮对话。
- 选择建议：
- 处理日常问答、短文总结：8K-32K 的模型通常足够。
- 分析长篇报告、技术文档、代码库：建议选择 100K以上 的模型。
- 进行超长文献解析、书籍内容分析或极其复杂的多轮对话：应考虑 500K至1M+ 的模型。
希望这份列表能帮助你更好地了解当前大模型的上下文长度能力。如果你有特定的应用场景，可以据此选择最适合的模型。