主流大模型上下文窗口限制与多轮对话机制解析

最新推荐文章于 2025-10-31 22:06:03 发布
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一、主流大模型的上下文窗口限制

各厂商对大模型API的上下文窗口（Context Window）设定存在显著差异，以下是当前主流模型的限制标准：

  1. OpenAI 系列

    • GPT-3.5：基础版为4K tokens（约3000汉字），适合简单问答场景
    • GPT-4：提供8K/32K两种版本，32K版单次可处理约2.5万字长文本
    • GPT-4.5：API调用无固定消息数限制，但按token计费（输入$75/百万token，输出$150/百万token）

  2. DeepSeek 系列

    • V3/R1模型：64K上下文窗口（约6.4万汉字），输入最多56K tokens（约5.6万字），输出上限8K tokens（约8000字）

  3. Claude 系列

    • Claude 3.7：支持高达204K tokens的超长上下文（约20.4万字），但实际使用中需避免输入+输出总长度超过该值

  4. 其他模型

    • Gemini：未明确提及具体数值，但通常与GPT-4性能相近
    • 智谱清言等国产模型：普遍采用16K-64K的中间档设计
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深入解析AI原生应用的上下文窗口机制
AI天才研究院
06-14 851
随着ChatGPT、GPT-4、Llama等大语言模型（LLM）的普及，AI原生应用（如智能对话助手、长文档分析工具、代码生成平台）逐渐成为主流。但你是否遇到过这些问题？让AI总结100页的报告，它总漏掉前半部分的关键数据；和AI聊到第20轮，它突然忘记你5轮前说的需求；用AI写5000字的小说，后半段情节与前文严重矛盾。这些现象的“罪魁祸首”，正是本文要解析的上下文窗口机制。本文将覆盖上下文窗口的定义、技术原理、工程实现、应用场景及未来挑战，帮助读者从“知其然”到“知其所以然”。
LLM多轮对话效果优化之道
kakaZhui的博客
05-23 623
大型语言模型 (LLM) 已经展现出惊人的单轮问答和文本生成能力。然而，在现实世界的许多应用场景中，我们更需要 AI 能够进行流畅、连贯、有深度、且能真正解决问题的多轮对话。无论是智能客服、虚拟助手、教育辅导，还是复杂的 Agent 系统，多轮对话能力都是衡量其智能水平和实用性的核心标准。但要让 LLM 从一个“问一句答一句”的机器，进化成一个善解人意、记忆犹新、能够追踪上下文、并保持对话目标的“聊天大师”，并非易事。这需要从。
为什么大语言模型都有上下文限制？
2501_92849183的博客
07-29 967
然而，计算量只是第一道门槛，紧接着迎来的是内存瓶颈。按常见的 16 位浮点精度估算，1 个 token 约占用 1 KB，若支持 10 万 token 的上下文，仅存储输入就要吃掉近 100 GB 显存。更长的上下文意味着更高的延迟与成本——在按 token 计费的商业模式里，用户每多输入 1 000 tokens，就要为算力和显存多付一次钱；在与大语言模型交互时，许多用户都会遇到这样的困惑：当对话或文档输入过长时，模型会出现 “失忆” 现象，要么忽略早期信息，要么生成逻辑混乱的内容。
大语言模型（LLM）的 “上下文窗口” 优化：如何突破输入长度限制
最新发布
ghgjvhjklkjkss的博客
10-31 435
大语言模型（LLM）如GPT系列，在处理长文本时面临“上下文窗口”限制，即模型能同时处理的输入序列的最大长度（通常为几千到几万tokens）。这一限制源于Transformer架构的自注意力机制，其计算复杂度随序列长度呈 $O(n^2)$ 增长，导致内存和计算资源瓶颈。下面，我将逐步介绍优化策略，确保方法真实可靠（基于现有研究和实践）。总之，突破上下文窗口限制需多策略组合：从简单分块到高级架构优化，核心是降低计算负载并保留长距离依赖。实际应用中，建议根据任务需求选择方法，并监控性能指标以确保可靠性。
深入理解AI编程的上下文窗口限制及解决方案：巧妙利用提示词
2401_88760782的博客
03-17 2570
上下文窗口（Context Window）是AI模型能够同时"看到"和处理的文本量上限。这就像人类的工作记忆（Working Memory）——我们能够在头脑中同时保持和处理的信息量是有限的。GPT-3.5：上下文窗口约为16K（约12,000词）GPT-4：上下文窗口约为128K（约96,000词）Claude 3：上下文窗口约为200K（约150,000词）这些数字看似很大，但在复杂的编程任务中，它们很快就会被填满。
DeepSeek是什么？横空出世意味着什么？
七木的博客
02-02 1825
这场由DeepSeek引发的"静默革命"，标志着AI发展已进入"超摩尔定律"阶段（性能18个月翻番）。如果你也想在职场中实现飞跃，欢迎关注我，共同提高使用AI的技能，让AI成为你不可或缺的个人助理！：深度求索（DeepSeek）公司推出的通用大语言模型，定位为"中国版GPT-4"，参数量级达万亿级别。：在中文语义理解领域达到91.3%准确率（超越GPT-4的89.7%）中美AI技术代差缩短至1.8年（2022年为3.5年）：需建立新型AI治理框架（数据隐私、算法偏见等问题）
大模型应用：多轮对话(prompt工程)
fydw_715的博客
02-27 8842
大型语言模型在新聊天中通过创建新会话、引入系统提示来管理上下文。系统提示设定模型的角色、语气和行为准则，对用户不可见，但影响模型回复。随着对话进行，系统记录消息队列，模型参考该队列生成连贯的回复。由于上下文窗口限制，系统截断早期对话，优先保留系统提示和近期内容，确保模型行为一致。模型只负责生成文本，应用程序负责会话管理、上下文维护等，实现多轮对话并保护用户隐私。示例代码展示了多轮对话的实现方法。
大模型瓶颈之——大模型长文本处理问题以及解决方案
python1234567_的博客
01-21 7393
正如大家所知道的那样，大模型上下文窗口是有限制的，而上下文窗口大小是大模型的评价标准之一，越强大的大模型越有着更长的上下文窗口。而传说谷歌推出的Gemini 1.5 Pro模型将上下文长度刷新到了100万token，创下了最长上下文窗口的记录。那么大模型窗口上下文长度有哪些难点和问题，以及都是怎么解决的？01大模型长文本处理问题在现有的大模型体系中，上下文窗口是一个很重要的评判标准，越长的上下文窗口意味着越强的性能；但同时，当上下文长度超过一定界限之后，大模型的性能会呈现断崖式下降。
多轮对话上下文最大可以有
07-03
[^2]”引用[3]：“主流大模型上下文窗口限制与多轮对话机制解析。累积机制每次API请求需拼接历史对话内容，例如：第1轮：输入50+输出100=150 tokens第3轮：累计达450 tokens按此计算，20轮对话后可能消耗6000+tokens...
提示工程架构师必备：AI上下文理解与多轮对话状态追踪的设计实践
AI天才研究院
09-16 1323
上下文理解语义连贯：识别指代（如“它”“那”指历史中的哪个实体）、省略（如“明天的票”省略“从上海到北京”）；意图延续：判断当前输入是“新意图”还是“旧意图的延伸”（如“订机票”→“问退改政策”是同一意图的延伸）；信息补全：从历史中提取当前输入缺失的关键信息（如“第三天的门票”需要补全“巴黎三日游Day3的博物馆”）。DST是结构化存储与更新对话关键信息的系统能力——它将上下文理解的结果转化为“可查询、可更新、可复用”的状态数据，支撑后续的对话决策。上下文理解是“解析信息”（从对话中提取关联）；
突破上下文壁垒：ChatRWKV长文本处理全攻略
gitblog_00906的博客
09-13 900
你是否曾因超长文档处理而烦恼？当对话历史超过模型上下文窗口时，AI回复开始出现逻辑断裂？本文将系统讲解ChatRWKV的三种长文本处理策略，让你的10万字报告也能获得连贯响应。读完本文你将掌握：流式状态管理、文本分块技巧、上下文压缩方案，以及如何通过[RWKV_v5_demo.py](https://link.gitcode.com/i/9707ae13e3d20958bfd9119e3c3587...
如何扩展大模型的上下文长度
SmartCodeTech的博客
03-15 6392
本文将基于比较火的 Llama 2 大模型的结构介绍上下文长度的方法与挑战，然后探讨一些业界流行的上下文长度扩展的技术，最后给大家推荐下 KubeAI 大模型训练推理平台可以上手实验。
【科普】大模型系列之Token、上下文长度、最大输出，一次讲透
EnjoyEDU的博客
04-18 6210
token是大模型（LLM）用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观的理解为 “字” 或 “词”。通常 1 个中文词语、1 个英文单词、1 个数字或 1 个符号计为 1 个tokenToken（令牌）就像玩拼字游戏时的小方块，每个方块代表一个字或词。
大模型窗口大小思考：上下文工程与提示词工程的底层逻辑！从入门到精通，这篇讲透了！
m0_59235945的博客
09-23 909
上下文工程是一种复杂的提示词方法论，其作用是为了解决模型上下文窗口限制所导致的问题。
大模型长文本所面临的主要问题
2401_84205765的博客
12-05 2288
对于长文本的处理，有时并不是希望生成完整的长文本，而是对长文本进行摘要、关键词提取、情感分析等任务。大模型在这种任务中同样面临文本长度的挑战。
大模型核心概念科普：Token、上下文长度、最大输出，一次讲透
2301_81940605的博客
03-21 4941
举例来说：模型原生支持 64K，但用户累计输入+输出已达 64K ，当用户再进行一次请求（比如输入有 2K）时就超限了，这时候服务端仅保留最后 64K tokens 供模型参考，前 2K 被丢弃。(几乎涵盖所有行业)既然知道了最大输出长度和上下文长度的概念，也知道了它们背后的逻辑和原理，那么我们在使用大模型工具时就要有自己的使用策略，这样才能事半功倍。最大输出长度这个概念非常清晰，很好理解，反正就是模型每次给你的输出最多 8000 个字，多了你就别想了，超限制了，人家做不到～～为什么要有这些限制呢？
测试完DeepSeek V3和GPT-4o，我不想再开ChatGPT会员了！
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01-09 3万+
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大模型处理长上下文方法一览，零基础入门到精通，收藏这篇就够了~
bdfcfff77fa的博客
11-20 1697
2023年中开始，各大LLM厂商开始关注到长上下文的问题。2023年5月，Claude把长度支持到100k tokens；6、7月的时候，ChatGPT3.5也已经支持16k，而ChatGLM2-B最大长度已经可以到32k。（插一句，ChatGLM系列做得一直很不错，从基础模型、长窗口、工具调用、Agent都一直保持在比较前沿的水平，个人最近用ChatGLM3、ChatGLM4体验还是很不错的）差不多同时间还有LM-SYS的LongChat，MosaicLM的MPT也支持16k以及更长的上下文。
解密 Token：大模型如何解析中英文文本
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02-24 1399
在大语言模型（如 DeepSeek、GPT、LLaMA）处理中，Token 是文本拆分的基本单位。不同的分词策略会影响模型的计算方式和文本处理能力。本文将深入探讨 Token 的概念、计算方式，以及中文和英文在 Token 化（Tokenization）上的区别，并分析这些差异如何影响大模型的应用。支持 64k Tokens 的模型可以一次性读取完整的论文、法律合同或长篇文档，提高摘要的完整性和准确性。对于大型代码库，64k Tokens 的上下文窗口可以同时分析多个函数，提高代码补全和错误检测的准确性。
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