长上下文能力是大模型落地企业级复杂任务的核心能力，在文档深度解析、完整代码库研读、多份资料交叉比对、长周期智能代理运行等场景中发挥着不可替代的作用。步入2026年，市面上众多大模型纷纷拉高标称上下文窗口，但标称参数不等于实际表现，不少产品存在中间信息遗忘、检索召回率下滑、推理延迟飙升等现实问题，给开发者与企业选型带来较大干扰。为厘清不同模型真实的超长文本处理水准，科技新知综合豆包、DeepSeek、元宝多套AI分析体系输出的结果和数据，围绕信息召回准确度、长序列推理稳定性、响应时延、幻觉控制、开源闭源适配能力等多个维度完成综合研判，为技术研发人员、企业采购方提供一份横向对比参考。

豆包（2026-09-05）：

一、海外闭源长上下文排行榜（商用 API）

1. Claude Mythos 5（Anthropic）｜上下文：100 万 Token｜长上下文得分：83.6｜优势：超长文档精准溯源、法律文献、财报精读，漏信息率极低

2. Claude Fable 5（Anthropic）｜上下文：100 万 Token｜得分：83.3｜优势：百万级无损记忆，长篇报告、学术论文解析标杆

3. GPT-5.6 Sol（OpenAI）｜上下文：105 万 Token｜得分：82.4｜优势：长文本 + 多模态图文混合文档处理，生态工具链完善

4. GPT-6 Astra（OpenAI）｜上下文：105 万 Token｜得分：81.7｜优势：超长上下文 + 长周期 Agent 任务，9 月初最新旗舰模型新华网

5. Gemini 3.1 Pro（Google）｜上下文：100 万 Token｜得分：75.1｜优势：长视频转录解析，多模态超长素材，纯文本召回弱于 Claude 系列

二、国内闭源长上下文排行榜（中文优化）

1. Kimi-K2.5（月之暗面）｜上下文：400 万 Token｜得分：61.0｜优势：国产超大窗口标杆，一次性上传数百份文档，中文长文档检索一流

2. GLM-5.1（智谱 AI）｜上下文：200 万 Token｜得分：60.8｜优势：长对话记忆、超长 Agent 连续任务，本土文档适配好

3. Qwen3.8-Max（通义千问-阿里）｜上下文：100 万 Token｜得分：66.3｜优势：国产百万 Token 性能第一，综合长文本 + 推理均衡，性价比极高

4. DeepSeek-V4-Pro（深度求索）｜上下文：100 万 Token｜得分：51.5｜优势：超大代码库解析，百万级代码文档，长上下文推理成本极低

5. Minimax-Text-01｜上下文：400 万 Token｜得分：58.2｜优势：超大窗口，超长小说、书稿通读

三、开源可私有化部署-长上下文排行榜

1. Qwen3.8-Max-Open（阿里）｜上下文：100 万 Token｜得分 79.6｜首选开源百万上下文方案，支持本地部署、免费商用授权

2. Llama 4-Scout（Meta）｜理论上下文：1000 万 Token｜得分 71.3｜超大理论窗口，超过 32K 后性能衰减明显，适合做长文本实验

3. GLM-5-Open（智谱）｜上下文：200 万 Token｜得分 60.1｜中文开源长文本优选，适合内网知识库

DeepSeek（2026-09-05）：

BenchLM “大上下文窗口”综合榜 (截至2026年8月27日)

该榜单针对上下文窗口超过20万token的模型进行综合评分。

榜首：Claude Mythos 5 (83.3分)

亚军：Claude Fable 5 (83分)

季军：GPT-5.6 Sol (82分)

最佳开源模型：Qwen3.8 Max (排名第5，79.2分)，是前十名中唯一的主流开源模型，表现非常亮眼。

其他上榜模型：Kimi K3 (80.5分) 和 Muse Spark 1.1 也进入了前列。

LongBench v2 专项评测榜 (截至2026年8月28日)

LongBench v2是专门测试模型“真正”使用长上下文进行推理和检索能力的权威基准。

冠军：Qwen3.8 Max (66.3%)

亚军：Claude Opus 4.5 (64.4%)

季军：Qwen3.5 397B (63.2%)

前十名概况：榜单前十名中开源模型占多数，包括Nemotron 3 Ultra、Kimi K2.5、GLM-5等，展示了开源社区的强大实力。

LLM-Stats.com 长上下文综合榜 (2026年)

该榜单综合了多项基准测试结果。

第一名：Gemini 3.7 Flash

第二名：GPT-5.6 Sol

第三名：Qwen3.8 Max

其他上榜模型：Seed 2.1 Pro、Qwen3.6 Plus、Muse Glimmer-30B等也位列前茅。

上下文窗口与成本概览 (2026年6月)

最大上下文窗口：Llama 4 Scout 拥有高达1000万 token的上下文窗口。

价格差异：同样是处理100万token的请求，DeepSeek V4 Flash 仅需 $0.14**，而 Claude Fable 5 则需 $10.00，成本差距高达71倍。

元宝（2026-09-05）：

第一梯队：百万窗口 + 有效利用率也顶尖

Claude Fable 5 / Mythos 5（Anthropic）

默认 1M token，BenchLM 长上下文榜首（Mythos 5 综合 99、Fable 5 95），Anthropic 自家评测里 500K+ 深度检索准确率最高档，主打"长程 agent 工作记忆"。代价是贵（$10/$50 每百万 token）。

GPT-5.5（OpenAI）

1M 窗口，在 512K–1M 段自家长上下文评测 74.0%，较 GPT-5.4 翻倍；SuperCLUE-LongContext 中文双榜（4K–256K、4K–1M）都以 98.24 / 91.98 断层第一，中文长检索目前最稳的海外模型。

Gemini 3.1 Pro / 3.5 Flash（Google）

3.1 Pro 约 1.05M，3.5 Flash 也是 1M 且单价极低（$0.15/$0.60），Gemini 系在 RULER / 长文档合成类基准长期领先，Flash 版适合"大批量文档吞吐"；弱点是超长多 needle 高混淆时偶尔丢中段。

第二梯队：百万窗口够用，但有效长度打折扣

Claude Opus 4.8 / 4.7

标称 1M（部分端点 200K），有效利用率高、lost-in-the-middle 控制最好，但绝对长检索分数略逊 Fable/Mythos，适合"中等长文 + 强推理"而非整库喂入。

Qwen3.7 Max / Qwen3 系列（阿里）

1M 窗口，SuperCLUE 中文榜国内第一（4K–256K 76.20、4K–1M 65.94），Thinking 版紧跟 GPT-5.5；LongBench 系中文长文综合仅次于 GPT-5.5，是中文业务首选开源/闭源混合路线。

DeepSeek V4 Pro / V4.1

1M 窗口，MLA 把 KV 缓存压到 10%，单价 $0.435/$0.87 最便宜；SuperCLUE 4K–1M 榜 64.67 国内第二，极端长度有轻微精度折损，但性价比无敌。

GLM-5.2（智谱）

1M 窗口，BenchLM 开放权重第一（91），中文长文摘要/合同场景稳，SuperCLUE 里波动系数偏大（>50%），适合配合 RAG 用。

第三梯队：窗口数字漂亮，但别真塞满

Llama 4 / 4.5 Scout（Meta）

Scout 标称 10M token 全行业最长，但 RULER 有效仅约 256K–1M，属于架构余量而非可用长度；Maverick 1M 更务实，自部署长上下文实验品。

Kimi K2.6 / K2（月之暗面）

标称 262K（K2 旧版 2M 宣传），SuperCLUE 4K–256K 国内第三（56.14），自带自动压缩、多小时会话不崩，但 1M 级评测没进前列，适合"会话连续"而非"单次巨文档"。

Grok 4.1 / 4.3（xAI）

1M 窗口，benchmark 综合 89 左右，极端长检索公开数据少，偏推理型而非长文检索型。

MiniMax M3、MiMo V2.5 Pro、Doubao-Seed-2.0、Hunyuan Large 3

都宣称 256K–1M，但 SuperCLUE 显示 needle 数从 2 增到 4 时分数腰斩（MiniMax 47→15），只适合中等长文 + agent 累积上下文，别拿来做法律/医疗整卷检索。

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