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可以說在Kimi的刺激下，國內的大模型也開始在長文本能力上下功夫了，那么，國產大模型的長文本能力究竟如何？不妨來看看本文的測評結果。

最近，受到Kimi大火的刺激，國內大模型們又開始了新一輪“我有多長”的比賽了。

在Kimi 目前200萬文本長度打底的情況下，其他各家沒個四五百萬打底，都不好意思見人了。

比如360那個“智腦”，號稱能處理500萬字長文本，而百度稍微低調些，打算下個月開放200萬-400萬的長文本能力。

最狂的是通義千問，直接升級到了1000萬文本長度，成了全球文檔處理容量第一的AI。

但是，“越長”就真的“越強”嗎？

在長文本方面，想成為真正的“大家伙”，可不僅僅只是把所有知識都灌進肚子里就行了。光是囫圇吞不算啥，得能穿針引線，理解和應用其中的內容、知識，才能幫用戶解決真正的問題。

所以，今天我們不妨先拿通義千問這個“出頭鳥”來開開刀，用幾個最為常見的長文本任務，好好拿捏一下這上千萬的文本能力，究竟有多少含金量。

一、三大考驗

1. 新聞摘要

今天咱們要干的第一個長文本活兒，就是最常見的新聞摘要歸納。

因為那些媒體搞的大新聞啊、深度調查啊，為了把事情說透徹，堆砌了一大堆事實、數據、例子，文章就賊拉長。

現在呢，咱們得把這些長文章濃縮一下，簡單直白地說說重點。

在這里，我們選擇的文章，是36氪的文章《卷進前1%，誰能拿下新藥出海下一個百億美元交易？》

首先來看看通義千問的表現。

從這個總結的結果來看，通義千問基本覆蓋了文章的主要信息點，并簡要地對每個要點進行了摘要，行文還算流暢。

但是，仔細看下來，這樣的總結長度較長，缺乏清晰的層次結構，用戶需要投入更多時間和精力去梳理歸納要點。

此外，其在總結時，很多地方是直接摘錄了原文的風格，沒有對內容進行高度壓縮概括，效率相對較低。

接下來再看看kimi的表現。

相較之下，Kimi的總結結構層次分明，將要點分為多個方面進行陳述，使得用戶可以快速掌握文章的框架和重點內容。

同時，從覆蓋面來看，Kimi總結的要點一共有9個，涉及了出海形式、創新要求、BD對比IPO、長期發展等核心內容，反映了對文章信息的更全面梳理。

而通義千問的總結雖然內容也算完整，但遺漏了一些重點，比如沒有涉及創新和專利、國際化能力等等等。

2. 研報分析

如果說，對長篇新聞的總結，體現的是大模型在長文本方面的主旨概括能力，那么接下來的研報分析，考驗的則是在長文本下，大模型推理能力的表現。

在這里，我們上傳了一份長達60頁的企業研報，來分別測試通義千問和Kimi的表現。

這份研報這份研報主要包括了一家名為元隆雅圖的企業的業務戰略、財務表現、以及市場前景。

在測試中，我們要求通義千問對該企業在AI時代可能具有的潛在優勢進行分析。

從結果來看，雖然其生成了一段“看似”詳細和具體的答案，但如果仔細觀察，就會發現這樣的回答，在很多要點上，都是比較重復的。

例如“IP資源智能化運營” 與“IP資產數字化轉型”，以及“新媒體營銷智能化”與“一體化營銷服務升級”，這些實際上都可以合并成一個點。

那相較之下，Kimi的表現怎樣呢？

可以看到，Kimi所分析出的要點，明顯比通義千問范圍更廣，維度更多，并且每個點都直擊主題。這點在進行長文本分析時，就顯得尤為重要。

對短文本來說，集中精力、深入挖掘一兩個重點就可以搞定。但長文本就不一樣了，首先,長文本內容豐富、層次繁多，單一視角顯然是捕捉不了全貌的。

再者，從概率上說，切入的角度越多，區別度越大，碰撞出新思路和想法的可能性也就越大。這也很符合某種智能的“涌現”規律。

3. 小說閱讀

最后，咱們再來個有點挑戰的。

這不像之前某些簡單的測試，光讓模型復述下小說情節就完事了。還得在通讀全文的基礎上，按咱說的特殊文風，把情節重新講出來。這考驗的就是一個指令遵循能力。

這里，我們選擇的是科幻小說《沙丘》。

我們的要求是：《史記》的風格，概述《沙丘》的主要情節。

雖然通義千問在剛開始時，勉強保持了相應的文風，但從第三段開始，整個文風又變成了現代文，沒能一以貫之地保持。

可以看出，在這一回合，Kimi幾乎完勝，不僅情節敘述得更為完整、詳細，而且幾乎從始至終地保持了接近《史記》的敘述風格。

這顯示了Kimi在閱讀長文本時，強大的信息提取能力和指令遵循能力。

二、跟風與內卷，救不了國產大模型

可以看出，在長文本方面，Kimi無論是總結能力、分析能力，還是理解執行指令的能力，目前都把通義千問給壓下去了。

以通義千問為代表的這類國產大模型，一上來就號稱數百萬，乃至上千萬的文本長度，結果在實測中搞出了“長文本室溫超導”的感覺，這說明了，長文本這事兒，還真不是“越長越強?！?/strong>