Jueves 22 de octubre de 2026 ·
Contexto largo en modelos abiertos de 2026: el millón de tokens se lee solo en parte
Útil para
El autor explica que los modelos abiertos de 2026 anuncian un millón de tokens de contexto, pero procesan la historia de forma selectiva. GLM-5.3 elige 2.048 tokens por paso, DeepSeek-V4-Pro usa 1.024 bloques comprimidos, y en Qwen3.8 y Kimi K3 solo una de cada cuatro capas ve todo el historial. Según el artículo, la calidad suele degradarse hacia 128.000 a 256.000 tokens, y Kimi K3 con compactación a 300.000 supera su propia versión con ventana completa.
Qué significa
Para quien construye agentes, las instrucciones iniciales pueden dejar de influir en sesiones largas, porque el modelo solo lee con precisión los últimos cientos de tokens y lo que supera el filtro de relevancia.
Fuentes originales
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- Habr Machine Learning (RU)Leer la noticia completa en Habr Machine Learning (RU)
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