【摘要】
本项目基于 DeepSeek 于 2026 年 2 月推出的 “新长文本模型”（上下文窗口扩展至1,000,000 tokens，API 端仍保持 V3.2 版本），通过构建非AI/IT领域的完整项目流程，进行了全程、全负载实证工程测试。在单一连续上下文中实现了端到端的闭环。
【核心发现】
- 交互的令牌预算 (Interaction Token Budget)
实测表明，完整的项目级对话消耗的令牌总量约为 1.2 × 10⁶ – 1.6 × 10⁶ Tokens。该数值并非固定常量，而是受多重变量影响的动态区间：输入格式敏感性：原始HTML、DOCX 与纯文本的编码效率存在显著差异。计数机制黑盒：由于模型内部的稀疏注意力（Sparse Attention）机制、候选生成过程及 Tokenizer 策略对用户不可见，实际消耗量只能给出近似估算。 - 远程回忆与综合 (Long-Range Recall & Synthesis)
在满载的百万级窗口内，该模型展现了惊人的高保真记忆能力：
全周期检索：能够精准检索对话起始阶段的指令与约束，重建项目关键里程碑。
高密度综合：在对话末期，模型可基于全部历史上下文，自主生成涵盖 80% 以上关键内容的精炼摘要，并撰写包含所有技术细节的完整项目报告。
结论：单一的连续上下文已足以支撑复杂项目的端到端记忆与合成，无需外部向量数据库（RAG）介入即可实现高一致性输出。 - 协同认知的涌现 (Emergence of Collaborative Cognition)
这是本研究最具意义的发现。当上下文被充分利用时，模型的角色发生了根本性跃迁：
从工具到伙伴：模型从单纯的“高密度答题引擎”转变为“认知伙伴”。
风格同化：模型能够采纳用户的发散性高层推理风格，并在后续交互中保持一致。
全局视角：它能够可靠地概括整个项目历程，按需检索任意片段，展现出传统 128k 窗口中不存在的全局连贯性。
结论：上下文窗口的扩展不仅仅是容量的增加，更是认知能力的质变。它使得 LLM 从辅助工具升级为可与人类深度共生的协作体。
【实证分析】
本次测试成功将上下文推至 1,536,000 Tokens 极限，系统反馈“达到对话长度上限”标志着物理边界的确认（见附图 1）。
本报告包含了详细的过程数据、可视化图表，以及多维度的创新性统计分析，全面揭示了长上下文场景下的模型行为特征。
【资源开放】
本项目所有研究成果、数据及代码均已开源，托管于个人学术主页：
🔗 https://tpwang-lab.github.io
资源内容包括：
🌐 项目主页：完整的英文网页版报告。
📄 PDF 报告：英文版与中文版正式报告（含高清图表）。
💻 源代码：数据清洗、分析及可视化的完整脚本。
📊 数据集：脱敏后的关键测试数据记录。
欢迎同行欢迎指正与交流。
