2026 年具備 1M 詞元以上脈絡視窗的最強開放權重模型——依有效脈絡保留度、架構效率,以及全程式庫或長文件推理的實際部署可行性排名。
長脈絡能力(1M 詞元以上)已在 2025-2026 年間,從研究論文的願景轉為正式環境的部署實況。實用情境相當清楚:全程式庫推理(模型同時考量所有原始檔)、長文件分析(整份合約或申報文件可置入單一提示)、多文件綜整(同時推理數十份來源)。這些任務在前 一世代模型上難以實現,如今已是標準的正式環境模式。
關鍵但書是:標示脈絡長度與有效脈絡長度並不相同。一款標示支援 1000 萬詞元的模型,其有效脈絡(90% 以上檢索準確度)可能只有 100K-300K 詞元。多數現行模型的中段資訊遺失率介於 10-25%。DeepSeek Sparse Attention(DSA)等架構創新與習得稀疏機制已大幅改善有效脈絡保留度,但目前尚無模型能完全弭平標示與有效脈絡之間的落差。
標示脈絡長度: 1000 萬詞元
Llama 4 Scout 的 1000 萬詞元脈絡視窗,是已公開釋出之開放權重模型中最大者。雖然有效脈絡(模型維持 90% 以上檢索準確度的範圍)短於標示的 1000 萬,但 Scout 的上限無人能及——對於需要將真正大規模文件或程式庫作為單一單位推理的情境,Scout 無人匹敵。17B 啟用參數的 MoE 架構在如此規模下仍維持可行的推論成本。
1M 下的有效脈絡: 同類最佳
DeepSeek V4 支援 1M 詞元脈絡,並採用 DeepSeek Sparse Attention(DSA)——這是一種習得的稀疏注意力機制,在等效標示長度下,有效脈絡品質遠優於以 RoPE 純粹外推的模型。雖然 Llama 4 Scout 標示上限更高(1000 萬對 1M),DeepSeek V4 的有效脈絡——亦即檢索品質仍堪用的範圍——通常因 DSA 而更強。對於 1M 詞元以下的多數長脈絡用途,V4 在實際表現上勝過 Scout。
長脈絡程式設計: 同類最佳
Xiaomi 的 MiMo V2.5 Pro 支援 1M 脈絡,並具備強大的代理式程式設計能力——非常適合將全程式庫分析作為主要操作模式。採用 MiMo V2.5 Pro 的程式設計代理可吞下整個儲存庫(原始檔、測試、文件、相依套件),並對跨檔案修改進行整體推理。MIT 授權搭配 42B 啟用參數的 MoE 架構,使其在自架的長脈絡程式設計部署上具商用吸引力。
80B-A3B 下的長脈絡程式設計: 同類最佳
Qwen3-Coder 旗艦的 480B-A35B 版本支援 256K 原生脈絡,並可外推至 1M 詞元;Qwen3-Coder-Next 80B-A3B 版本以遠低的部署成本(3B 啟用參數)維持長脈絡能力。對於專為長脈絡程式設計工作流程在消費級或單伺服器硬體上進行最佳化的團隊,Qwen3-Coder-Next 是此類別中最務實的選擇。Apache 2.0 授權搭配透過 MCP 的原生 Qwen-Agent 整合,使部署相當直接。
單次呼叫脈絡: 256K
Kimi K2.6 的 256K 脈絡視窗以注意力最佳化方式實作,在整個範圍內維持的有效檢索品質,優於以樸素方式延伸脈絡的模型。搭配 Agent Swarm 執行環境——可將長期任務拆分至多達 300 個子代理,各自於自身的 256K 視窗中運作——K2.6 的累積有效脈絡實際上遠長於單次呼叫上限所暗示。對長期代理式部署而言,儘管單次呼叫脈絡較小,K2.6 仍是最強之選。
我們依下列項目評估長脈絡模型:標示脈絡視窗、以 Needle-In-A-Haystack 測試橫跨整個脈絡範圍量得的有效脈絡保留度、中段檢索品質(「中段遺失」問題)、長脈絡下的推論成本效益(不同架構之間差距顯著),以及能改善真實長脈絡表現的架構創新。我們將有效脈絡的權重置於標示脈絡之上——一款能真正運用完整脈絡的 1M 模型,勝過僅使用前後 50K 詞元的 1000 萬模型。
Llama 4 Scout 標示上限最高(1000 萬詞元),在你確實需要將龐大單一文件納入脈絡時,仍是合適之選。DeepSeek V4 在 1M 詞元以下的多數長脈絡用途為實際領先者——拜 DSA 之賜,有效脈絡保留度最佳。MiMo V2.5 Pro 是長脈絡程式設計的專家。Qwen3-Coder 是於較易取得的基礎設施上進行長脈絡部署的務實之選。Kimi K2.6 搭配 Agent Swarm 透過任務拆分擴展有效脈絡,對長期代理式工作流程價值顯著。一如往常,謹慎的脈絡工程(將相關資訊置於開頭與結尾、中段做摘要),無論你選擇哪款模型,都能顯著改善實際結果。
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