按我刚核过的2026年3月最新官方/API口径，目前主流前沿模型的最大上下文窗口大致是这样：

一、先给你结论

现在“最大”的第一梯队是：
Llama 4、Qwen-Long：1000万 tokens
但这两者都不是“所有普通聊天场景下都这么用”，尤其 Qwen-Long 更偏长文档/文件引用机制。(阿里云帮助中心)

第二梯队是：
Grok 4.20 / Grok 4.1 Fast：200万 tokens。(xAI)

第三梯队是：
OpenAI GPT-5.4、Claude 4.6、Gemini 2.5 Pro/Flash、Qwen 3.5 Plus / Qwen3 Coder Plus：100万 tokens 左右。(OpenAI开发者)

DeepSeek API 目前明显更短：
128K。(DeepSeek API Docs)

二、各家代表模型对比

厂商	代表模型	最大上下文
Meta	Llama 4	10M (Llama)
阿里 Qwen	Qwen-Long	10M (阿里云帮助中心)
xAI	Grok 4.20 / Grok 4.1 Fast	2M (xAI)
OpenAI	GPT-5.4	1M (OpenAI开发者)
Anthropic	Claude Opus 4.6 / Sonnet 4.6	1M (Claude API Docs)
Google	Gemini 2.5 Pro	1,048,576（约 1M） (Google Cloud Documentation)
Google	Gemini 2.5 Flash	1,048,576（约 1M） (Google Cloud Documentation)
阿里 Qwen	qwen3.5-plus	1M (阿里云帮助中心)
阿里 Qwen	qwen3-coder-plus	1M (阿里云帮助中心)
阿里 Qwen	qwen3-max	262,144 (阿里云帮助中心)
DeepSeek	deepseek-chat / deepseek-reasoner（API）	128K (DeepSeek API Docs)

三、你最该注意的几个坑

1. “官网聊天页” 和 “API” 不是一回事

很多人看到网上说某模型“支持超长上下文”，但那有时说的是：
一是 API；
二是企业版；
三是文件上传引用模式；
四是特定 beta 或高等级权限。
所以真正对比时，最好只看官方 API 文档里的 context window。这一点在 Anthropic 和 Qwen 上尤其明显。(Claude API Docs)

2. “上下文长度”不等于“你真能稳定用满”

比如 1M、2M、10M 是理论上限，但在真实使用里：
一是成本会非常高；
二是延迟会明显增加；
三是模型在超长输入下的“有效注意力”未必线性增长。
所以能塞进去，不等于效果最好。

3. Qwen 要分开看

阿里这边不能一句话概括成“Qwen 支持多少”：
qwen3-max 是 262K，qwen3.5-plus 是 1M，qwen3-coder-plus 是 1M，Qwen-Long 是 10M。(阿里云帮助中心)

四、如果你只想记一个最实用版本

你可以直接记成下面这组：

10M：Llama 4、Qwen-Long
2M：Grok 4.20 / 4.1 Fast
1M：GPT-5.4、Claude 4.6、Gemini 2.5、Qwen3.5 Plus / Qwen3 Coder Plus
128K：DeepSeek API