Claude的“全文粘贴”建议与大模型上下文窗口实测

下午我在看那个MCP相关的文档资料的时候，发现Claude的官方文档里面写的「MCP的开发可以用大模型协助」开发。他那个文档里面居然写说把他的整个文档全部都复制到Claude的对话里面去。其中一篇文档库的全文就已经超过5万字了，其中很多内容还只是索引。这一看就不适合粘贴到对话里去啊，但是它的文档里居然写着直接粘贴到对话里去。

我就无尽好奇啊，这Claude这么强的吗？

因为我平时主要是用豆包嘛，我就跟豆包App里面试了一下，很明显豆包的上下文就超出了。

豆包倒是也挺了解情况的，它直接回复我：

It seems the content you provided got cut off in the middle of the “Build an MCP client” section, specifically in the Python tab where an image is referenced but not fully included. However, based on the information available, I can provide a summary and key points about the Model Context Protocol (MCP) and the client-building tutorial.

而在Trae里的Builder也提示只能支持6000字符提问。

当然平时正常使用中，像这种比较多的字符，肯定都是放在文档里面，然后再去提问。这是基操。

但是既然提到说，哎～可以直接粘贴在对话里？！好家伙，这么富裕的仗😜，我这辈子没打过，我也想了解一下。

因为我这用不了Claude的呀，所以我就很纳闷，哎，这Claude这么强的吗？十万字符级别的资料目录可以直接写在问题提示词里发过去的？

嗯，后来就是好奇，就让AI帮我统计了一下。在目前市面上各个主流的商业以及开源的大模型，上下文窗口都是多大。结果如下：

AI大模型上下文窗口信息汇总网页版：

2025 年 11 月 AI 大模型上下文窗口信息汇总

AI大模型上下文窗口信息汇总文字版：

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LLM）已成为推动各行业数字化转型的核心驱动力。截至 2025 年 11 月，全球 AI 大模型领域呈现出开源与商业化并行发展的格局，模型能力不断突破，特别是在上下文窗口这一关键指标上取得了显著进展。

上下文窗口决定了模型能够处理的文本长度，直接影响其在长文档分析、复杂对话、代码理解等场景的应用能力。从早期的几百个 token 发展到如今的千万级 token，这一技术突破不仅提升了模型的 “记忆” 能力，更为 AI 应用开辟了全新的可能性。本文将系统梳理截至 2025 年 11 月已发布的主要 AI 大模型，重点关注其上下文窗口的具体参数，为开发者和企业用户提供全面的技术参考。

一、开源大模型上下文窗口分析

1.1 Meta Llama 系列

Meta 的 Llama 系列一直是开源大模型的标杆。Llama 3.1作为 2024 年发布的版本，支持128K tokens的上下文窗口，可处理约 5 万字的输入内容。然而，其在市场上的表现并不理想，发布一个月后 Hugging Face 下载量仅 360 万次，远低于 Llama 3 发布首月的 580 万次。

真正的突破来自于Llama 4 系列（2025 年 4 月发布），该系列包含三个版本，每个版本在上下文窗口上有显著差异：

Llama 4 Scout 的 1000 万 token 上下文窗口是通过交错旋转位置编码（iRoPE）技术实现的，这一技术突破使其能够处理极长的文档或对话历史。值得注意的是，Llama 4 是 Meta 首个采用混合专家（MoE）架构的模型，同时具备原生多模态能力。

1.2 阿里巴巴 Qwen 系列

阿里巴巴的 Qwen 系列是中国开源大模型的代表，在 2025 年推出了多个版本，展现出强大的长文本处理能力：

Qwen 3 基础系列：

• 标准版本支持32K tokens的上下文窗口

• 中大型模型（8B 及以上）扩展至128K tokens

• 较小模型（0.6B、1.7B）默认支持 32K 上下文

Qwen 3 增强版本：

• Qwen3-Coder：支持256K tokens原生上下文，通过 YaRN 技术可扩展至1M tokens

• Qwen3-235B：支持262,144 tokens（约 256K）上下文长度

• Qwen3-VL（视觉语言模型）：原生支持 256K tokens，可扩展至百万 tokens

Qwen 系列的技术特点包括：

• 采用滑动窗口策略，窗口长度为 4096，每个 token 可看到前面 4096 个 token 的上下文

• 通过YaRN（Yet Another RoPE Extension）技术实现超长上下文扩展

• 在 Hugging Face 的开源模型榜单中，排名前十的开源大模型都是基于 Qwen 开源模型二次训练的衍生模型

1.3 深度求索 DeepSeek 系列

DeepSeek 系列模型在 2025 年展现出强劲的性能和灵活的上下文配置：

具体参数说明：

• 基础版本：DeepSeek V1 的上下文长度为 65,792 tokens，最大输入 57,344 tokens，最大输出 8,192 tokens

• 标准版本：DeepSeek V3 和 R1 默认支持128K tokens上下文

• 扩展版本：通过 PPIO 等服务，可将上下文窗口扩展至160K tokens，最大输出也扩展至 160K tokens

• 特殊说明：DeepSeek 模型包含思考和非思考两种模式，两种模式均支持 128K 上下文

1.4 月之暗面 Kimi 系列

Kimi 系列模型在 2025 年经历了显著的上下文窗口升级：

Kimi K2 基础版本（2025 年 7 月发布）：

• 支持128K tokens上下文长度

• 可处理约 25 万个中文字符或 10 万个英文单词

• 采用 MoE 架构，1 万亿参数

Kimi K2 增强版本（2025 年 9 月更新）：

• kimi-k2-0905-preview：上下文长度扩展至256K tokens

• 能够流畅处理约 20 万字的中文内容，相当于一整本中篇小说或专业报告

• 在 0711 版本基础上增强了 Agentic Coding 能力和上下文理解能力

Kimi K2 的技术特点：

• 采用MLA 注意力机制结合 SwiGLU 激活函数，在 128K 上下文窗口中实现 89.8% 的 IFEval 严格模式评分

• 支持 ToolCalls 和 JSON Mode，在代码生成与智能体能力上实现突破性提升

1.5 Mistral 系列

Mistral AI 在 2025 年推出了多个高性能模型：

Mistral Small 3.1/3.2（2025 年 3 月发布）：

• 支持128K tokens上下文窗口

• 240 亿参数，可在单张 RTX 4090 或 32GB 内存的 Mac 设备上运行

• 推理速度达到每秒 150 tokens

• 在性能上超越 GPT-4o Mini、Gemma 3 等竞品

Mistral Magistral 系列（2025 年 6 月发布）：

• Magistral-Small 和 Magistral-Medium

• 自称为 “欧洲第一款理性推理大模型”

• 采用纯强化学习训练

Mistral Code（2025 年 6 月发布）：

• 专为企业开发者设计的编码助手

• 支持 JetBrains 和 VS Code 平台

• 处于私人测试阶段

1.6 其他重要开源模型

MiniMax-M2（2025 年 10 月发布）：

• 在全球权威测评榜单 Artificial Analysis（AA）中总分位列全球前五、开源第一

• 真正进入 “可与全球顶尖模型竞争” 的阶段

• API 成本极低

百度文心大模型 4.5（2025 年 3 月发布）：

• 将于 2025 年 6 月 30 日正式开源

• 上下文窗口扩展至128K tokens，约 100 万字

• 采用 18 层 transformer 架构，配备 16 个注意力头

• 单卡显存占用低至 2.1GB（INT4 量化后）

IBM Granite 系列：

• 完全开源，采用 Apache v.2 许可证

• Granite 34B：340 亿参数，开源免费

Prime Intellect 模型（2024 年 11 月 22 日发布）：

• 通过去中心化方式训练完成 10B 模型

• 11 月 30 日开源了基础模型、检查点、后训练模型、数据等所有内容

• 目标是将模型扩展到前沿规模，最终实现开源 AGI

二、商业化大模型上下文窗口分析

2.1 OpenAI GPT 系列

OpenAI 在 2025 年推出了多个重要版本，每个版本在上下文窗口上有所差异：

GPT-4.5 “Orion”（2025 年 2 月 27 日发布）：

• 内部代号为 “猎户座”，是 OpenAI 迄今为止最大的模型

• 上下文窗口 ≥128K tokens，与 GPT-4o 相同

• 部分资料显示支持256K tokens（约 50 万字）

• 具有更高的 “情商”，在写作润色、编程和解决实际问题等任务中表现出色

• 采用扩大无监督学习规模的技术路径

GPT-4.1 系列（2025 年 4 月 15 日发布）：

• 包含 GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano 三个版本

• 支持百万 token上下文窗口

• 史上最小、最快、最便宜的三大模型

2.2 Anthropic Claude 系列

Anthropic 的 Claude 系列在 2025 年实现了重大突破：

Claude Opus 系列：

• Claude Opus 4：支持200,000 tokens（200K）上下文窗口

• 总可用上下文窗口代表存储对话历史和生成新输出的最大容量

• 输入阶段包含所有之前的对话历史加上当前用户消息

• 输出阶段生成成为未来输入一部分的文本响应

Claude Sonnet 系列：

• Claude Sonnet 3.7：首款混合推理模型，2025 年 2 月推出

• Claude Sonnet 4：支持高达100 万 tokens的上下文窗口

• Claude Sonnet 4.5：同样支持 100 万 tokens 上下文窗口，具有上下文感知功能

Claude 系列的技术特点：

• 支持扩展思考（Extended Thinking）功能，思考块不会作为输入 token 传递到后续轮次

• 有效的上下文窗口计算：context_window = (input_tokens - previous_thinking_tokens) + current_turn_tokens

• 1M 令牌上下文窗口目前为测试版功能，超过 200K 令牌的请求会自动按高级费率收费（输入 2 倍，输出 1.5 倍定价）

2.3 Google Gemini 系列

Google 的 Gemini 系列在 2025 年推出了多个版本，展现出强大的长文本处理能力：

Gemini 2.5 Pro：

• 支持100 万 tokens上下文窗口，可处理约 750,000 字或 1,500 页文本

• 计划推出200 万 tokens的上下文窗口

• 在 Vertex AI 平台上，支持最多 1,048,576 个输入 tokens 和 65,535 个输出 tokens

• 采用双向 token 预算分配，例如 256K 窗口中，180K tokens 用于输入，76K 用于输出

Gemini 2.5 Flash：

• 首个混合推理模型，支持 1M token 上下文窗口，具有思考预算（thinking budgets）

• 多模态能力出色，可处理图像、音频和视频

Gemini 2.5 Flash-Lite：

• 支持 100 万 token 上下文长度

• 成本极低，每百万 token 仅 0.01 美元

• 响应时间压缩至毫秒级

2.4 中国商业化模型

百度文心一言系列：

• 文心一言 4.0：深度绑定政企市场，2025 年覆盖 98% 部委合规标准

• 文心一言 4.5 Turbo：

• 上下文窗口扩展至128K tokens，相当于一次性处理 20 万字的文本内容

• 原生多模态大模型，实现文本、图像、音频、视频的跨模态推理

• 数学推理准确率达 89.3%

• 开放 500 + 插件，日均调用量超 15 亿次

• 2025 年 4 月全面免费后用户规模突破 5 亿

阿里巴巴通义千问：

• 通义千问 Turbo：平衡性能与成本，适合高频调用场景

• 定价：输入 0.002 元 / 千 tokens，输出 0.006 元 / 千 tokens

字节跳动豆包（Doubao）：

• 豆包大模型 V1.6：提供最高256K tokens上下文

• 推出 Flash 推理，首 Token 延迟约 10ms

• 定价：通用模型 0.0008 元 / 千 tokens（32K 窗口），0.005 元 / 千 tokens（128K 窗口）

• 行业最低价，1 元可处理 125 万 tokens（约 200 万汉字）

2.5 其他商业化模型

xAI Grok 系列：

• Grok 3：2025 年 2 月 17 日发布，引入重大改进

• Grok 4：

• 支持256,000 tokens（256K）上下文窗口

• Grok 4 Heavy 版本同样支持 256K tokens

• 部分资料显示 Grok 4 Fast 支持200 万 tokens超长上下文（相当于 1500 页文档）

• 推理速度达每秒 344 tokens

• 标志性幽默应答风格借鉴《银河系漫游指南》

Cohere Command 系列：

• Command R：

• 支持128,000 tokens上下文长度

• 在检索增强生成（RAG）和工具使用任务上具有高精度

• 低延迟和高吞吐量

• 支持 10 种关键语言

• Command A：

• 上下文长度达到256,000 tokens（256K），是前身的两倍

• 相当于 600 页文本

• 每秒可生成 156 个 token，分别是 GPT-4o 的 1.75 倍、DeepSeek-V3 的 2.4 倍

• 仅需两张 GPU 即可运行

三、上下文窗口技术分析与发展趋势

3.1 主流上下文窗口标准

通过对上述模型的分析可以发现，128K tokens已成为 2025 年大模型的主流上下文窗口标准。这一标准在开源和商业化模型中都得到了广泛采用：

开源模型阵营：

• Qwen3 系列将 128k 作为上下文标配

• DeepSeek V3/R1 的官方最大上下文长度是 128k

• Kimi K2 的上下文长度也是 128k

• Llama 3.1 支持 128K 上下文

• Mistral Small 3.1 支持 128K 上下文

• Cohere Command R 支持 128K 上下文

商业化模型阵营：

• GPT-4-Turbo、GPT-4o 都支持 128k 上下文窗口

• Gemini 1.5 Pro 以 128k 作为标准窗口（企业版可选更高）

3.2 超长上下文技术突破

尽管 128K 是主流标准，但许多模型正在探索更长的上下文窗口：

技术突破方向：

1. YaRN 技术：如 Qwen3-235B-A22B 通过融合 YaRN 技术，将上下文窗口从原生 32,768 token 扩展至 131,072 token

2. MoE 架构：通过混合专家架构实现更高效的长文本处理

3. 位置编码优化：如 Llama 4 Scout 采用交错旋转位置编码（iRoPE）实现 1000 万 token 上下文

超长上下文模型：

• Llama 4 Scout：1000 万 tokens（业界最长）

• Gemini 2.5 系列：100 万 tokens（计划扩展至 200 万）

• Claude Sonnet 4/4.5：100 万 tokens

• Grok 4 Fast：200 万 tokens（部分资料显示）

3.3 Token 换算比例与成本分析

了解 token 与实际字数的换算关系对成本控制至关重要：

Token 换算比例：

• 1 个英文字符 ≈ 0.3 个 token

• 1 个中文字符 ≈ 0.6 个 token

• 中文：1 个汉字 ≈ 1 个 token

• 英文：1 个单词 ≈ 0.75 个 token

成本差异分析：

• 输出 token 的价格通常是输入 token 的 2-5 倍

• 原因：输出需要逐个 token 生成，计算量更大，GPU 算力消耗约为输入的 3-5 倍

• 示例：GPT-4 Turbo 输入(0.01/1K tokens，输出)0.03/1K tokens；Claude 3 Opus 输入(0.015/1K，输出)0.075/1K

3.4 上下文窗口对应用场景的影响

不同的上下文窗口长度适用于不同的应用场景：

短上下文（< 32K）：

• 常规对话

• 轻量级任务

• 简单问答

标准上下文（32K-128K）：

• 长文档摘要

• 代码生成

• 多轮对话

• 复杂推理

• 学术论文分析

超长上下文（> 128K）：

• 整本书籍处理

• 大型代码库分析

• 多文档协同处理

• 超长对话历史

• 基因组序列分析

3.5 技术发展趋势

1. 从追求长度到追求效率：未来竞争焦点将从单纯的 “窗口长度” 转向 “信息利用效率”

2. 专业化小模型兴起：2025 年 10 月 Andrej Karpathy 发布的 nanochat 工具，允许在单个 GPU 上用不到 100 美元成本训练类 ChatGPT 模型

3. 模型服务优化：vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 等高性能推理引擎快速发展

4. 多模态融合：文本、图像、视频、音频统一处理成为趋势

5. 推理成本优化：如何降低单位推理成本成为核心驱动力

结语

截至 2025 年 11 月，全球 AI 大模型在上下文窗口技术上取得了突破性进展。从早期的几千个 token 发展到如今的千万级 token，这一技术飞跃不仅提升了模型的 “记忆” 能力，更为 AI 应用开辟了全新的可能性。

开源模型方面，中国力量正在崛起。Qwen 系列、DeepSeek、Kimi 等模型在技术创新和性能表现上已达到国际先进水平，特别是在超长上下文处理能力上展现出独特优势。商业化模型则在追求极致性能的同时，通过分层定价策略满足不同用户需求。

展望未来，随着技术的不断进步，我们可以期待：

• 更长的上下文窗口：从百万级向千万级甚至更高发展

• 更智能的上下文管理：模型将具备更强的上下文感知和优化能力

• 更高效的推理机制：通过架构创新和工程优化降低推理成本

• 更丰富的应用场景：长文本处理、多模态融合、智能体交互等领域将迎来爆发式增长

对于开发者和企业用户而言，选择合适的模型需要综合考虑应用场景、预算限制和技术需求。在这个 AI 技术快速演进的时代，保持对技术趋势的敏感度，选择最适合的工具和方案，将是在激烈竞争中胜出的关键。