什麼是長上下文視窗大型語言模型？
長上下文視窗大型語言模型是專門設計用於在單一會話中處理和理解大量文本輸入的大型語言模型。這些模型可以處理從10萬到超過100萬個token的上下文長度，使它們能夠處理整個文件、程式碼庫、研究論文和複雜的多輪對話，而不會丟失早期資訊。這項技術使開發人員和研究人員能夠分析大型數據集、執行全面的文件分析，並在大量文本中保持連貫的推理，使其成為企業應用、研究和高級AI工作流程的必備工具。
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是阿里巴巴迄今發布的最具代理能力的程式碼模型。它是一個專家混合（MoE）模型，總參數為4800億，激活參數為350億，平衡了效率和性能。該模型原生支持256K token的上下文長度，並可使用YaRN等外推方法擴展至100萬個token，使其能夠處理儲存庫規模的程式碼庫和複雜的程式設計任務。
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct：儲存庫規模的程式碼理解
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是阿里巴巴迄今發布的最具代理能力的程式碼模型。它是一個專家混合（MoE）模型，總參數為4800億，激活參數為350億，平衡了效率和性能。該模型原生支持256K token的上下文長度，並可使用YaRN等外推方法擴展至100萬個token，使其能夠處理儲存庫規模的程式碼庫和複雜的程式設計任務。Qwen3-Coder專為代理程式碼工作流程設計，它不僅生成程式碼，還能自主與開發者工具和環境互動以解決複雜問題。
優點
- 龐大的4800億參數MoE架構，擁有350億激活參數。
- 原生支持256K上下文，可擴展至100萬個token。
- 在程式碼和代理基準測試中表現出色。
缺點
- 由於參數數量龐大，計算要求高。
- 在SiliconFlow上的高級定價為每百萬token輸出2.28美元/輸入1.14美元。
我們為何喜愛它
- 它提供無與倫比的儲存庫規模程式碼理解能力，能夠通過擴展上下文視窗處理整個程式碼庫和複雜的程式設計任務。
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507是阿里巴巴Qwen團隊發布的Qwen3系列中最新的思維模型。作為一個專家混合（MoE）模型，總參數為305億，激活參數為33億，它在推理任務上表現出顯著提升的性能。該模型原生支持256K長上下文理解能力，並可擴展至100萬個token。
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507：高級長上下文推理
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507是阿里巴巴Qwen團隊發布的Qwen3系列中最新的思維模型。作為一個專家混合（MoE）模型，總參數為305億，激活參數為33億，它專注於增強處理複雜任務的能力。該模型在推理任務上表現出顯著提升的性能，包括邏輯推理、數學、科學、程式碼和通常需要人類專業知識的學術基準測試。該模型原生支持256K長上下文理解能力，並可擴展至100萬個token。此版本專為「思維模式」設計，通過逐步推理解決高度複雜的問題，並在代理能力方面表現出色。
優點
- 高效的MoE設計，總參數305億，激活參數33億。
- 原生支持256K上下文，可擴展至100萬個token。
- 專為複雜推理任務設計的思維模式。
缺點
- 與大型模型相比，激活參數數量較少。
- 主要專注於推理而非通用任務。
我們為何喜愛它
- 它將卓越的長上下文能力與通過其思維模式實現的高級推理相結合，使其非常適合需要擴展輸入處理的複雜分析任務。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528是一個由強化學習（RL）驅動的推理模型，解決了重複性和可讀性問題。它在數學、程式碼和推理任務上的性能可與OpenAI-o1媲美，並支持164K上下文視窗。該模型結合了冷啟動數據以優化推理性能，並通過精心設計的訓練方法提高了整體效率。
DeepSeek-R1：高級長上下文推理強者
DeepSeek-R1-0528是一個由強化學習（RL）驅動的推理模型，解決了重複性和可讀性問題。在RL之前，DeepSeek-R1結合了冷啟動數據以進一步優化其推理性能。它在數學、程式碼和推理任務上的性能可與OpenAI-o1媲美，並通過精心設計的訓練方法提高了整體效率。憑藉其164K上下文視窗和6710億參數的MoE架構，它代表了現有最能幹的長上下文推理模型之一。
優點
- 龐大的6710億參數MoE架構，性能卓越。
- 164K上下文視窗，用於大量文件處理。
- 在推理任務上性能可與OpenAI-o1媲美。
缺點
- 在SiliconFlow上的最高定價為每百萬token輸出2.18美元/輸入0.5美元。
- 需要大量計算資源才能達到最佳性能。
我們為何喜愛它
- 它提供OpenAI-o1級別的推理性能，並具有164K的實質性上下文視窗，使其成為複雜長上下文推理任務的首選。
長上下文大型語言模型比較
在此表中，我們比較了2025年領先的長上下文視窗大型語言模型，每個模型在擴展輸入處理的不同方面都表現出色。對於儲存庫規模的程式碼理解，Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct提供了無與倫比的能力。對於長上下文的高級推理，Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507提供了出色的思維模式能力，而DeepSeek-R1則提供了卓越的推理性能。這種並排比較有助於您為特定的長上下文處理需求選擇合適的工具。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 上下文長度 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct | Qwen | 262K tokens | $2.28/$1.14 per M tokens | 儲存庫規模程式碼編寫 |
| 2 | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | Qwen | 262K tokens | $0.4/$0.1 per M tokens | 長上下文推理 |
| 3 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 164K tokens | $2.18/$0.5 per M tokens | 高級推理性能 |
常見問題
我們2025年的三大推薦模型是Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct、Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507和DeepSeek-R1。這些模型都因其卓越的長上下文能力而脫穎而出，上下文視窗從164K到262K個token不等，並且在處理擴展輸入方面採用了獨特的方法。
我們的分析顯示，針對不同需求有明確的領先者。Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是具有262K原生上下文的儲存庫規模程式碼理解的首選。對於長文件的複雜推理，Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507提供了出色的思維模式能力。對於具有實質性上下文的高級推理性能，DeepSeek-R1提供了具有164K上下文視窗的OpenAI-o1級別能力。