长上下文不等于准确理解。我们用召回、跨段推理、冲突识别、引用定位、延迟和成本六个维度做了可复现测试。
你的实际体验是？
1. 喂长材料时，问题通常出在哪一步？
2. 你会分段处理，还是直接整份丢进去？
3. 成本和延迟你更在意哪个？
实测指南：https://www.aihottool.com/deepseek-long-context-testing-guide/
【实测讨论】1M 上下文到底有没有用？我们测下来的结论
结论提前说：能不能装下，和能不能用对，是两件事。材料超过一定长度后，先让它输出「它读到的要点」，用这一步验证它有没有读对，再进入正式任务，能省掉大量返工。
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