AI上下文窗口对比：所有主流模型一网打尽

哪个AI模型的上下文窗口最大？

2026年8月目录里最大的上下文窗口是1M token，属于DeepSeek旗下的DeepSeek V4 Flash 0731。给个大致的物理直觉：一个token大约相当于四分之三个英文单词，一页手稿大约400个单词，所以下表把每个窗口都换算成了页数。

每个主要提供商各占一行，展示其上下文最大的模型：

如果你搜索这个问题的初衷其实是“上下文窗口到底是什么”，先看看这篇讲得很清楚的什么是上下文窗口？入门解释，再回来看这些数字。

全部100个模型按上下文窗口怎么排名？

下面按上下文窗口排序。表格保留原文采集于2026年8月20日的数据快照，不是实时数据，使用前请核对模型厂商的最新说明。

如何诚实地解读这些数字

这个窗口是共用的。 你的提示词、对话里之前的每一条消息、你附加的任何文档，以及正在生成的回答，全都同时占用这个窗口。一个128K窗口的模型如果已经读过一份100K token的合同，剩下能用来讨论的不是128K，而是28K。

宣传的数字不等于实际有效的数字。 长上下文方面的研究反复发现同一个规律：模型对超大上下文的开头和结尾记得更牢，对中间部分记得更差。在Lost in the Middle实验（Liu等，2023年）中，把关键文档从输入的两端移到中间，模型的准确率大约下降20个百分点，所以一个模型可以接受一百万token的输入，却依然会略过埋在第40万个token处的那条条款。对高风险的长文档工作，要专门去问中间部分的内容，或者把文档分成带标签的几部分喂给它。

更大不代表自动更好。 更大的窗口运行成本更高，还可能把注意力稀释到不相关的文字上。如果你的工作是邮件和短篇草稿，窗口大小永远不会是你会注意到的东西。它开始真正重要，是在整份合同、整个代码库、完整会议记录和整本书这类场景下。

token不等于单词。 四分之三这个换算规则是英文的一个不错的平均值，但代码、数字和非英语语言的token化效率往往更低，所以表格里的页数估算故意留得比较粗略。

把窗口大小和任务匹配起来

这张表格给出的实际结论是：上下文窗口是一个按任务做的选择，而不是按订阅做的选择。窗口最大的模型很少是写作最好的那个，写作最好的模型也很少是总结800页文档最便宜的方式。

诚实的反面观点是：如果你喂给模型的一切都能轻松装进128K窗口，也就是覆盖了大多数邮件、起草和短文档工作，那么这整张表格其实无关紧要，单一供应商的订阅反而是更简单的选择。如何选择AI模型这篇指南从质量和成本的角度讲了同样的决定。

如果要引用这个页面：不带锚点的URL是稳定的，数据日期印在完整表格上方，token数字来自各提供商的目录本身，而不是营销页面。