AI 模型情报

AI 模型推荐 · 2026-05-12

2026 年最佳长上下文 LLM

支持超长输入的大模型推荐。RAG、长文档解读、全代码库分析、多文件合并审查等场景的核心选项。

我们的筛选逻辑

  • 上下文窗口下限 200K tokens —— 这是 'long context' 的事实门槛。
  • 评分用 log10(context):从 200K 到 2M 的提升比 200K 到 220K 更有意义。
  • 未公开定价的模型小幅扣分 —— 没有公开价的模型生产可用性更弱。

Top 12 推荐

1Qwen LongAlibaba (Qwen)

$0.072 输入 / $0.287 输出

  • 上下文: 10M
  • 服务商: 2
  • 工具调用

$0.200 输入 / $0.500 输出

  • 上下文: 2M
  • 服务商: 8
  • 工具调用
  • 推理
  • 视觉

$0.200 输入 / $0.500 输出

  • 上下文: 2M
  • 服务商: 7
  • 工具调用
  • 推理
  • 视觉

Recommended stack by tier

Same shortlist sliced four ways — pick the tier that matches your budget and constraints.

Budget

Alibaba (Qwen)
Qwen Long
$0.072 in / $0.287 out · 10M ctx

Lowest total per-1M-token cost in this list ($0.36).

Lowest-cost option that still meets the use case. Pick this when you have high volume or strict unit-economics.

Balanced

Meta
Llama 4 Scout 17B Instruct
$0.170 in / $0.660 out · 3.50M ctx

Median price ($0.83) — typically the safest default.

Good-enough quality at a mid-tier price. The default choice for most production apps.

Premium

xAI
Grok 4.20 Multi-Agent
$2.00 in / $6.00 out · 2M ctx

Highest-priced pick in the list ($8.00) — usually the flagship.

Highest-capability model in this list. Pick when accuracy or reasoning matters more than cost.

Open-weight

No fit in this list

Open weights — self-host on your own GPUs, fine-tune on private data, run offline. Pricing here reflects the cheapest API host.

Frequently asked questions

2026 年最适合做超长输入文档的 AI 模型是哪个?

目前我们把 Alibaba (Qwen) 的 Qwen Long 排在第一,主要原因是它在保持完整上下文公开定价的前提下,能接受最多 token 的单次输入。排名根据实时模型元数据自动重算 —— 详细规则见上方「我们的筛选逻辑」。

这份榜单里最便宜的是哪个?

Qwen Long(Alibaba (Qwen))是榜单中价格最低的,输入每百万 token $0.072,输出每百万 token $0.287。其它入选项的价格依次往上递增。

排名是怎么生成的?

每一项都来自我们 use-case-rules 配置里的一条程序化规则:先用硬过滤条件(例如 Tool calling 必选、上下文 ≥ 100K)筛选,再用一组结合能力、上下文窗口与价格的数值打分。我们从不手工调整排序,但会手工迭代规则。完整数据来源是 models.dev API,每日同步。

这个页面多久更新一次?

底层模型数据每天从 models.dev 同步一次,数据有变化时静态页面会重新构建。下方「最近更新」标注的就是最近一次构建日期。

最近更新:

Prices in USD per 1M tokens. Unknown means the provider does not publish per-token pricing.

Data is sourced from models.dev and normalized for comparison. Prices and capabilities may change. Always verify critical production decisions with the provider's official documentation.