上下文窗口极限测试：DeepSeek长文本记忆 vs ChatGPT-4 Turbo 128k
DeepSeek和ChatGPT-4 Turbo 128k在处理长文本记忆和生成方面都展现出强大的能力，但它们在策略和表现上存在显著差异。这次测试主要考察它们在面对极长上下文时，记忆准确性和生成质量的变化。测试文本选取了一篇超过100k字符的小说节选。
DeepSeek在处理长文本方面，表现出一种“精准检索”的倾向。它能准确地提取并应用文本中的特定信息，回答关于情节、人物关系、甚至细微场景描述的问题。然而，当问题需要整合多个分散的信息点时，DeepSeek的回答有时会显得片段化，缺乏整体的叙事连贯性。它更像是一个强大的信息提取器，而不是一个具有深入理解和创造性生成能力的模型。
相比之下，ChatGPT-4 Turbo 128k在处理长文本时，展现出一种“语义理解”的优势。它能更好地把握文本的整体脉络，并基于此进行更连贯、更具创造性的文本生成。例如，要求它续写小说片段，它生成的文本能够与原有风格保持一致，并合理地推进情节发展。然而，由于上下文窗口的限制，即使是128k的容量，也并非能完全记住所有细节。在某些情况下，它会遗漏一些不太重要的细节，或者在整合信息时出现轻微的偏差。
两者的表现都证明了大型语言模型在处理长文本方面的进步，但它们的能力侧重点不同。DeepSeek更适合需要精确信息提取和事实核查的任务，而ChatGPT-4 Turbo 128k则更擅长需要理解和创造性生成的应用场景。选择哪种模型取决于具体的需求。 最终的应用场景决定了哪种模型更适合。 这两种模型都为长文本处理带来了新的可能性。
