什么是长上下文窗口LLM？
长上下文窗口LLM是专门设计用于在单个会话中处理和理解大量文本输入的大型语言模型。这些模型可以处理从100K到超过100万个token的上下文长度，使它们能够处理整个文档、代码库、研究论文和复杂的多次对话，而不会丢失早期信息。这项技术允许开发人员和研究人员分析大型数据集，执行全面的文档分析，并在大量文本中保持连贯的推理，这使得它们对于企业应用、研究和高级AI工作流程至关重要。
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是阿里巴巴迄今为止发布的代理能力最强的代码模型。它是一个混合专家（MoE）模型，总参数量为4800亿，激活参数量为350亿，平衡了效率和性能。该模型原生支持256K token的上下文长度，并可通过YaRN等外推方法扩展至100万token，使其能够处理仓库规模的代码库和复杂的编程任务。
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct：仓库级代码理解
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是阿里巴巴迄今为止发布的代理能力最强的代码模型。它是一个混合专家（MoE）模型，总参数量为4800亿，激活参数量为350亿，平衡了效率和性能。该模型原生支持256K token的上下文长度，并可通过YaRN等外推方法扩展至100万token，使其能够处理仓库规模的代码库和复杂的编程任务。Qwen3-Coder专为代理式编码工作流程设计，它不仅生成代码，还能自主与开发工具和环境交互，以解决复杂问题。
优点
- 庞大的4800亿参数MoE架构，350亿活跃参数。
- 原生支持256K上下文，可扩展至100万token。
- 在编码和代理基准测试中表现出色。
缺点
- 由于参数量大，计算要求高。
- 在SiliconFlow上的高级定价为每百万token输出2.28美元/输入1.14美元。
我们喜爱它的理由
- 它通过扩展上下文窗口，提供无与伦比的仓库级代码理解能力，能够处理整个代码库和复杂的编程任务。
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507是阿里巴巴通义团队发布的Qwen3系列中最新的思维模型。作为混合专家（MoE）模型，它拥有305亿总参数和33亿活跃参数，在推理任务上表现出显著提升的性能。该模型原生支持256K长上下文理解能力，并可扩展至100万token。
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507：高级长上下文推理
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507是阿里巴巴通义团队发布的Qwen3系列中最新的思维模型。作为混合专家（MoE）模型，它拥有305亿总参数和33亿活跃参数，专注于增强复杂任务的处理能力。该模型在推理任务上表现出显著提升的性能，包括逻辑推理、数学、科学、编码以及通常需要人类专业知识的学术基准测试。该模型原生支持256K长上下文理解能力，并可扩展至100万token。此版本专为“思维模式”设计，通过逐步推理解决高度复杂的问题，并在代理能力方面表现出色。
优点
- 高效的MoE设计，总参数305亿，活跃参数33亿。
- 原生支持256K上下文，可扩展至100万token。
- 专为复杂推理任务设计的思维模式。
缺点
- 与大型模型相比，活跃参数量较小。
- 主要侧重于推理而非通用任务。
我们喜爱它的理由
- 它将卓越的长上下文能力与通过思维模式实现的高级推理相结合，使其成为需要扩展输入处理的复杂分析任务的完美选择。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528是一款由强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了重复性和可读性问题。它在数学、代码和推理任务上实现了与OpenAI-o1相当的性能，并支持164K的上下文窗口。该模型融入了冷启动数据以优化推理性能，并通过精心设计的训练方法提升了整体有效性。
DeepSeek-R1：高级长上下文推理引擎
DeepSeek-R1-0528是一款由强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了重复性和可读性问题。在RL之前，DeepSeek-R1融入了冷启动数据以进一步优化其推理性能。它在数学、代码和推理任务上实现了与OpenAI-o1相当的性能，并通过精心设计的训练方法提升了整体有效性。凭借其164K的上下文窗口和6710亿参数的MoE架构，它代表了目前最强大的长上下文推理模型之一。
优点
- 庞大的6710亿参数MoE架构，性能卓越。
- 164K上下文窗口，用于广泛的文档处理。
- 在推理任务中性能与OpenAI-o1相当。
缺点
- 在SiliconFlow上的定价最高，每百万token输出2.18美元/输入0.5美元。
- 需要大量的计算资源才能达到最佳性能。
我们喜爱它的理由
- 它提供了OpenAI-o1级别的推理性能和高达164K的上下文窗口，使其成为复杂长上下文推理任务的首选。
长上下文LLM对比
在此表中，我们比较了2025年领先的长上下文窗口LLM，每款模型在扩展输入处理的不同方面都表现出色。对于仓库级代码理解，Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct提供了无与伦比的能力。对于长上下文的高级推理，Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507提供了出色的思维模式能力，而DeepSeek-R1则提供了高级推理性能。这种并排比较有助于您为特定的长上下文处理需求选择合适的工具。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 上下文长度 | 定价 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct | 通义 | 262K tokens | $2.28/$1.14 per M tokens | 仓库级代码编写 |
| 2 | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | 通义 | 262K tokens | $0.4/$0.1 per M tokens | 长上下文推理 |
| 3 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 164K tokens | $2.18/$0.5 per M tokens | 高级推理性能 |
常见问题
我们2025年的三大推荐是Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct、Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507和DeepSeek-R1。这些模型都因其卓越的长上下文能力而脱颖而出，上下文窗口从164K到262K token不等，并且在处理扩展输入方面采用了独特的方法。
我们的分析显示了不同需求的明确领导者。Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是仓库级代码理解的首选，具有262K原生上下文。对于长文档的复杂推理，Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507提供了出色的思维模式能力。对于具有大量上下文的高级推理性能，DeepSeek-R1提供了164K上下文窗口的OpenAI-o1级别能力。