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特点#3：上下文作为 LLM 的内存，是实现模型通用化的关键 国外 LLM 厂商较早实现长上下文，国内厂商通过长上下文找到差异化竞争优势。国外较早实现长上下文的厂商是 Anthropic，旗下 Claude模型在 23年 11月，将支持的上下文从 100K tokens 提升到 200K，同时期的 GPT-4 维持在 128K。24 年 2 月，Google 更新 Gemini 到1.5 Pro 版本，将上下文长度扩展到 1M（5 月更新中扩展到 2M），并在内部实现了 10M， 是目前已 知最大上下文长度。国内方面，23 年 10 月由 月之暗面发布的 Kimi 智能助手（原名 Kimi Chat），率先提供 20 万字的长上下文，并在 24 年迎来了用户访问量的大幅提升。24 年 3 月，阿里通义千问和 Kimi 先后宣布支持 1000 万字和 200 万字上下文，引发国内百度文心一言、360 智脑等厂商纷纷跟进长上下文能力迭代。我们认为，国内 LLM 厂商以长上下文为契机，寻找到了细分领域差异化的竞争路线，或有助于指导后续的模型迭代。
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