2026 年具备 1M+ token 上下文窗口的最强开源权重模型——按有效上下文保留度、架构效率以及全代码库或长文档推理的实际部署能力进行排名。
长上下文能力（1M+ token）在 2025-2026 年间已从研究论文式的愿景变为生产部署的现实。实际用例非常清晰：对所有源文件同时进行推理的全代码库分析；将整份合同或申报文件放入单个提示中的长文档分析；以及需对数十份来源进行联合推理的多文档综合分析。 这些任务在前一代模型上不可行，如今已是标准的生产模式。
关键警示：宣称的上下文长度与有效上下文长度并不相等。一个宣称支持 10M token 的模型，其有效上下文（>90% 检索准确率）可能只有 100K-300K token。中段信息丢失在多数当前模型上为 10-25%。DeepSeek Sparse Attention（DSA）等学习式稀疏机制等架构创新已显著提升有效上下文保留度，但目前没有任何模型能完全弥合宣称上下文与有效上下文之间的差距。
宣称上下文: 10M tokens
Llama 4 Scout 的 1000 万 token 上下文窗口是任何公开发布的开源权重模型中最大的。尽管有效上下文（模型保持 >90% 检索准确率的范围）短于宣称的 10M，Scout 的容量上限在同类中无出其右——对于需要把真正巨大的单一文档或代码库作为整体进行推理的用例，Scout 没有对手。17B 激活参数的 MoE 架构使其在如此规模下仍能保持可控的推理经济性。
1M 时的有效上下文: 同类最佳
DeepSeek V4 支持 1M token 上下文，并采用 DeepSeek Sparse Attention（DSA）——一种学习式稀疏注意力机制，在等同宣称长度下相比朴素 RoPE 扩展模型能显著提升有效上下文质量。虽然 Llama 4 Scout 在宣称容量上更高（10M 对 1M），但得益于 DSA，DeepSeek V4 的有效上下文（检索质量仍然可用的范围）通常更强。对于多数 1M token 以下的长上下文用例，V4 在真实场景下的表现优于 Scout。
长上下文编程: 同类最佳
小米的 MiMo V2.5 Pro 支持 1M 上下文，并具备强大的智能体编程能力——非常适合将「全代码库分析」作为主要工作模式。基于 MiMo V2.5 Pro 的编程智能体可吞入整个仓库（源文件、测试、文档、依赖）并对跨文件改动进行整体推理。MIT 许可加上 42B 激活参数的 MoE 架构，使其在自建长上下文编程部署上具有商业吸引力。
80B-A3B 上的长上下文编程: 同类最佳
Qwen3-Coder 的 480B-A35B 旗舰变体支持 256K 原生上下文并可外推至 1M token，而 Qwen3-Coder-Next 80B-A3B 变体则在显著更低的部署成本（3B 激活参数）下保持长上下文能力。对于在消费级或单服务器硬件上专门优化长上下文编程工作流的团队，Qwen3-Coder-Next 是该类别中最务实的选择。Apache 2.0 许可加上通过 MCP 的原生 Qwen-Agent 集成，使其部署直截了当。
单次调用上下文: 256K
Kimi K2.6 的 256K 上下文窗口通过注意力优化实现，在整段范围内的有效检索质量优于朴素扩展上下文的模型。结合 Agent Swarm 运行时——可将长程任务拆分到最多 300 个子智能体，每个子智能体在自己的 256K 窗口中工作——K2.6 实际可处理的累计上下文远超单次调用上限。在长程智能体部署中，K2.6 是最强之选，尽管单次调用上下文较小。
我们从以下维度评估长上下文模型：宣称上下文窗口、通过 Needle-In-A-Haystack 测试在整段上下文范围内度量的有效上下文保留度、中段检索质量（即「中段丢失」问题）、长上下文下的推理经济性（不同架构间存在显著的成本差异），以及提升真实长上下文表现的架构创新。我们将有效上下文置于宣称上下文之上——一个真正用满 1M 上下文的模型，胜过一个仅使用首尾 50K token 的 10M 模型。
Llama 4 Scout 在宣称容量（10M token）上拥有最大的余量，仍是真正需要把超大单一文档放入上下文时的合适之选。对于多数 1M token 以下的长上下文用例，DeepSeek V4 是务实的领先者——得益于 DSA，其有效上下文保留度最佳。MiMo V2.5 Pro 是长上下文编程专家。Qwen3-Coder 是在更易获取的基础设施上进行长上下文部署的务实选项。Kimi K2.6 通过 Agent Swarm 借助任务拆分扩展有效上下文，对长程智能体工作流尤具价值。一如往常，无论选择哪款模型，精心的上下文工程（关键信息置于首尾、中段做摘要）都能显著提升真实表现。
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