主流模型的上下文长度分别是多少？

核心回答

上下文长度要连同具体版本和服务口径回答。按2026-10-18核查的官方资料，DeepSeek V4-Flash发布规格是1M token；当前DeepSeek Flash官方接口已指向V4.1-Flash-1017，仍列1M窗口。其他代表版本中，Qwen3.5-9B原生262,144，Kimi-K2.5为256K，Claude Sonnet 5.5为1M；Gemini 2.5 Pro官方列输入上限1,048,576、输出上限65,536。

这些数字都是token，不是汉字或英文单词数。不同厂商的K/M及“输入上限”“总窗口”口径应按原文保留，不把它们机械当成完全相同的容量。

逐项记住哪些边界

• DeepSeek V4-Flash：2026年4月发布时官方说明1M上下文。当前旧V4-Flash接口名仍可被接受，但请求路由到更新的Flash后端；复现实验要记录实际模型版本，不能只记录旧别名。
• Qwen3.5-9B：模型卡列262,144原生长度，可按其长上下文方案扩展至1,010,000。扩展需要对应配置和推理支持，不能把原生和扩展上限混写；本地服务还可能因显存和预算设得更短。
• Kimi-K2.5：官方模型仓库列256K。这个数属于K2.5，不等于所有Kimi产品、模式或其他检查点都相同。
• Claude Sonnet 5.5：官方列1M上下文和独立最大输出规格；应用套餐、渠道与服务端限制仍需具体确认。
• Gemini 2.5 Pro：官方明确区分输入1,048,576与输出65,536，不能拿输入上限直接声称能生成同样长度的答案。

为什么“窗口很长”仍需要上下文管理

上下文中还包括系统指令、历史消息、工具定义与返回、检索证据，以及本次生成需要的预算。输入贴近总窗口时，未必还有足够输出空间；推理token怎样计入也依模型与服务定义。工程上应按实际分词统计和供应商规则预留，而不是按字符数估算。

例如某个假设服务总窗口32,768、已有输入28,000，若希望输出6,000，则合计34,000已超出窗口；在没有其他限制时最多只余4,768，还应保留协议和动态内容余量。这是容量说明，不是上述某个型号的实际配置。

面试时怎样继续展开

标称能接受长输入，不保证长文中的所有信息都能被稳定利用。应在业务文档长度下验证关键事实检索、多证据推理、尾部与中间位置召回，同时测试延迟和资源。长期对话依然需要选择相关历史、摘要、检索与状态记录，不能仅因为模型支持1M就无限追加。

部署或面试前重新核对官方模型卡、输入/输出限制、扩展条件及当前别名，回答时带上日期和型号即可避免把旧规格当成永久事实。

对应教程

参考资料