long-context

长上下文（long-context）能力正成为大语言模型竞争的关键维度。近期，OpenAI 在 GPT-4.1 中率先将上下文窗口扩展至 100 万 token，实现编程与文档处理能力大幅提升；随后发布的 GPT-5.4 进一步保持此能力，并在前沿推理任务中展现更强综合性能。与此同时，学界探索递归代理优化方法，通过模型自发分治处理超长输入，为突破固定窗口限制提供新思路。当前焦点集中在长上下文模型的效率与可靠性：一方面，百万级 token 窗口让法律、科研等长文档场景直接可用；另一方面，模型在超长输入中的信息检索准确性和注意力分散问题仍是挑战。未来观察点包括：长上下文是否会成为旗舰模型的标配，以及如何平衡上下文长度与计算成本。