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大模型上下文窗口扩展—从4K到1M Token的技术突破与工程挑战.docx
资料介绍
大模型上下文窗口扩展—从4K到1M Token的技术突破与工程挑战
2026年8月
引言：上下文窗口的"军备竞赛"
上下文窗口是大模型能力的核心指标之一。从2023年的4K-8K Token，到2024年的128K Token，再到2026年的1M Token——上下文窗口在过去三年中扩展了超过250倍。
1M Token的上下文窗口意味着模型可以一次性处理三本《三体》体量的书籍，或者完整阅读一家上市公司过去十年的财报数据。
技术突破
稀疏注意力机制
传统全注意力机制的计算复杂度为 
，序列长度每增加10倍，计算量增加100倍。1M Token的全注意力计算在当前硬件上不可行。
稀疏注意力通过只计算部分Token对的注意力分数，将复杂度降低到 或 。2026年的关键创新包括：
MiniMax M3的MSA（Multi-head Sparse Attention）架构，通过更精准的KV分块实现更高有效上下文覆盖。在1M Token上下文下，M3的单Token计算量仅为上代模型的约1/20。
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| 大模型上下文窗口扩展—从4K到1M_Token的技术突破与工程挑战.docx | 38K |
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