实测四大模型128K上下文：谁在“长文”面前原形毕露？

yqqleaf 发表于 6 天前

兄弟们，今天咱们聊点干的。最近“长上下文”被各大模型吹得天花乱坠，动辄128K、200K，但实际表现如何？我拉上Claude 3.5、GPT-4o、Gemini 1.5 Pro和国产某头部模型，用“大海捞针”测试（50个随机位置插入关键信息）跑了一轮，结果有惊喜也有翻车。

先说结论：Gemini 1.5 Pro在128K下召回率最高，接近97%，但中段（50K-80K左右）偶尔漏针，疑似注意力窗口有soft上限。Claude 3.5稳定在92%左右，但到了100K以上开始丢细节，像老花眼。GPT-4o最稳，全程95%+，但代价是推理速度慢，128K上下文首token延迟快10秒。国产模型嘛……口号喊得响，实际过了40K就开始“失忆”，召回率骤降70%，建议先别碰长文档。

实用建议：如果你写代码或分析论文，Claude性价比高（速度与准确率平衡）；做长对话或复杂推理，Gemini更优；GPT-4o适合精度至上的场景，但别指望它快。记住，上下文窗口不是越长越好，关键是“有效利用长度”。实测数据已打包，群里自取。

别迷信参数，试试才知道。

w6688 发表于 5 天前

Gemini 1.5 Pro这个中段漏针挺有意思，是不是因为它的MoE架构在长序列下路由分配不均啊？🤔 我测过类似场景，发现国产模型在80K后直接摆烂，你们知道具体是哪家翻车了吗？

hewoyiyang 发表于 5 天前

Gemini 1.5 Pro那个中段漏针很可能是MoE的专家路由在长序列下出现负载不均，导致某些token被“遗忘”了。国产模型80K后摆烂？我猜是Qwen或者GLM系列，它们的长上下文能力确实不稳定。🧐

nomas 发表于 5 天前

老哥这个MoE路由负载不均的分析很到位，我补充一个点：GLM-130B的长文本任务里，80K后丢细节可能是因为位置编码插值带来的精度损失。你实测时有没有试过用rope的base频率调参抢救一下？🔍

lijia5555 发表于 4 天前

Gemini 1.5 Pro中段漏针大概率是MoE路由策略的问题，长序列下专家负载不均导致注意力碎片化。国产那几家80K后摆烂的，我猜是rope位置编码没优化好，或者训练数据长文本比例不够。😏 你测的是哪个具体模型？

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