我咋感觉 1m 上下文的 opus 4.6 比 200k 上下文的 opus 4.6 要笨一点

大模型长上下文会非常容易出现幻觉.

不是幻觉..越往后性能越差 1M 版本的你还是当 200K 的用吧 拆分小任务给多个会话

长上下文确实有性能衰减；不过 Opus 4.6 衰减的程度其实不高，相比之下 GPT 5.4 长上下文情况下甚至不配称为 SOTA 了

必然的，目前不建议用 1M 上下文有几个原因

1. 上下文过长，出现幻觉（所谓的降智）
2. 上下文过长费用很高，即使缓存 0.1 倍，反复对话价格也奇高
3. 有什么任务是 200k 内不能解决的？那说明任务拆分得不够清晰

感觉最近 opus 4.6 降智了，但 gpt-5.3-codex(high) 反而变聪明了。顺便推广中转注册送 10 美元，可以对接 cc switch 测试看看官网地址： https://ai.17nas.com/

长上下文后面一定会出现注意力问题 无解的

不要真把 AI 当作一个你的副驾驶或者知心朋友，每次对话的上下文不应该看作是“记忆”，而是一次和之前没有任何关系的全新的输入，就着这个思路，每个定义明确的子任务单开一个对话是合适的，用完即弃。

一般来说，在某次回复中，你觉得模型给你的回复已经有点离谱了，不要试图去就正它，因为上下文已经过大了，只会越纠正越差，这时就要果断新开一个对话。

长上下文会导致注意力分散,目前来看暂时无解,只能使用小上下文聚焦某个问题

200k context 都有性能衰减了，更别提 1M 了

我只是感觉 1M 的上下文很贵

升级完 claude code 。。只有 1m 选项就无语了。。

@sampeng 不对吧，我的 claude code 版本是最新的 2.1.76 ，用 /model 是可以选择 Opus 或 Opus (1M context) 的

上下文不是越长越好，并不是说上下文足够长 AI 就会非常智能

@milkleeeeee 最新是 2.1.77

@sampeng 2.1.77 是 3 个小时前发布的，昨天我回复的时候最新版确实是 2.1.76 ，并且我能正常用 /model 选择。我用的是第三方中转站，不知道是不是跟这个有关

@milkleeeeee 第三方中转站的问题，我昨天早上更新的

@sampeng #11 2.1.77 确实是只有 1M 的选项了

@qiqw 我靠还真是，难顶啊我刚发现 1m 的好像没那么聪明