上下文窗口突破1000万token：长文档理解进入新时代

突破意义

上下文窗口一直是限制大模型应用的关键瓶颈。今日发布的模型将这一极限推向新高度。

技术规格：

• 上下文长度：10,000,000 tokens（约750万汉字）
• 内存占用：相比同长度稀疏注意力降低67%
• 推理速度：每秒处理约2000 tokens

应用场景

法律文档分析

场景	传统方案	新方案
合同审查	分段分析	全文贯通理解
判例研究	人工检索	自然语言问答
法律文书生成	模板填充	上下文感知生成

代码库理解

• 一次性理解整个代码仓库结构
• 跨文件依赖关系自动建模
• Bug修复建议基于完整上下文

科研文献综述

• 输入数百篇论文自动生成综述
• 跨论文知识关联发现
• 研究空白识别

技术实现

稀疏注意力机制

采用Sliding Window + Global Attention混合架构：

输入序列
    ↓
分段：每段4096 tokens
    ↓
局部注意力：段内全连接
    ↓
全局tokens：关键信息汇聚
    ↓
稀疏选择：只关注相关片段

显存优化

通过KV Cache压缩和量化，10M上下文推理只需约80GB显存（单卡可运行）。

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本文为虚构内容，仅供娱乐。