推理效率

当长上下文成为负担：我们是否真的需要「把一切都塞进推理模型」？ 随着对大模型推理能力要求的提升，输入上下文的长度也在不断增长，1M tokens 及以上的上下文窗口正逐渐成为现实。然而，“读得更长”是否必然带来推理能力的提升？ 在实际应用中，情况往往并不理想。当推理模型直接处理超长原始文本时，瓶颈往往不再是“不会推理”，而是源于“读不完、读不动、读不准”：*…

短的结论：开源战神部队的排头兵 基本情况： Qwen3.5-Plus 的到来比预期更快。通义实验室延续了其“新一代模型跨级挑战上一代”的进化方法论，此前Qwen2.5-80B 曾战平旧款235B模型，如今这一策略再次上演：不到400B参数的Plus模型，在能力上已能追赶上一代万亿参数规模的Max模型。 其单位Token的推理性能也达到了前所未有的优秀水平。要…

月之暗面发布了 Kimi-K2.5-Thinking 新版本，官方称其为“Kimi迄今最智能的模型”，在Agent、代码、图像、视频及一系列通用智能任务上取得了开源state-of-the-art表现。我们对新旧两个版本（Kimi-K2.5-Thinking、Kimi-K2-Thinking）进行了全面的对比评测，测试其在准确率、响应时间、token消耗和成…