精选理由
别被百万token的宣传忽悠了，GPT-5.5实际测试256k时准确率80%，拉到100万直接掉到36%。这不只是容量问题，是模型推理跟不上了。
Prime Intellect一位工程师指出，GPT-5.5在256k上下文窗口下检索准确率为80%，但扩展到100万token时准确率骤降至36%。这种性能下降被称作context rot，模型并非无法容纳长文本，而是推理能力随上下文长度增加而衰减。该工程师认为，更大上下文无法解决Agent问题，其方案是采用持续学习、训练自身轨迹并在真实环境中部署。
原文 · AI Will
大家都在吹百万token上下文，但Prime Intellect一位工程师说了句大实话： GPT-5.5在256k时检索准确率80%，拉到一百万直接掉到36%。模型不是装不下，是装进去了推理不动——...
大家都在吹百万token上下文，但Prime Intellect一位工程师说了句大实话： GPT-5.5在256k时检索准确率80%，拉到一百万直接掉到36%。模型不是装不下，是装进去了推理不动——所谓的context rot。 为什么更大上下文救不了Agent，方案是持续学习+训练自己的轨迹+真实环境。 Your browser does not support the video tag. 🔗 View on Twitter 💬 2 🔄 0 ❤️ 1 👀 392 📊 2 ⚡