大家好，我是木易，一个持续关注AI领域的互联网技术产品经理，国内Top2本科，美国Top10 CS研究生，MBA。我坚信AI是普通人变强的“外挂”，所以创建了“AI信息Gap”这个公众号，专注于分享AI全维度知识，包括但不限于AI科普，AI工具测评，AI效率提升，AI行业洞察。关注我，AI之路不迷路，2024我们一起变强。

上下文长度是衡量AI模型/工具的一个重要指标。从表面上来看，它决定了模型能够记住多少信息，从本质上来看，它决定了信息的连贯性和AI的深度理解能力。这也是为什么国内的AI厂商在2024年初掀起了一波“卷”上下文长度的风潮。比如Kimi Chat本身就支持20万汉字上下文，后又开启了200万字上下文的内测（目前还在内测中...）；以及阿里的通义千问在3月免费向所有用户开放了1000万字长文档处理功能（是的，你没有看错，就是1000万）。

那么，问题来了，引领了生成式AI浪潮的ChatGPT上下文长度是多少？

可能会有小伙伴下意识的回答出“128K”这个答案，因为GPT-4系列模型，不论是GPT-4 Turbo，还是最新的GPT-4o模型的上下文长度都是128K tokens。

但这其实是一个误区。GPT-4模型的上下文长度是128K tokens这完全没有问题，但ChatGPT是一个建立在GPT-4模型上的独立的AI工具，它的上下文长度和模型的上下文长度是两个概念，因为可能还受到应用层面的一些限制，比如前端UI和架构设计。这些限制通常是为了优化性能和用户体验。

最典型的一个例子就是Kimi。Kimi以其20万汉字的上下文长度而为人熟知，但需注意，这是指Kimi Chat这款AI工具的上下文长度，而不是指Kimi家的AI模型——moonshot大模型。对于目前已经开放使用的moonshot-v1模型来说，最长的模型长度也仅仅是128K，离20万汉字还