★
Меню
Главная Как это устроено Список наблюдения Стек
Аппаратное обеспечение ЧипыСравнить чипы Серверы и системыСетевая инфраструктура ПамятьFoundry и упаковка Охлаждение
Объекты инфраструктуры Центры обработки данныхЭлектропотребление ПроектыОблачные вычисления и GPU
Интеллект AI-моделиПрограммное обеспечение AI-продуктыБенчмарки Научные статьиДатасеты Концепции
Экосистема КомпанииАкции ЛюдиХронология ТенденцииБудущее ИИ
Обучение Новости Запрос к данным ИИ-агенты
О сайте О нас Методология Данные и API Отказ от ответственности
Параметры
ДАННЫЕ И API

Бесплатный доступ только для чтения к кешированным данным сайта в формате JSON.

Тёмная тема

Режим с подсказками
Не знакомы с терминологией чипов, дата-центров и моделей? Мы объясняем ключевые понятия прямо в процессе просмотра, простым языком. Те же данные, со встроенной подсказкой.

Экспертный режим
Вы уже знаете стек. Только данные: чистые, быстрые и компактные, без лишних пояснений. Это вид по умолчанию.

Язык интерфейса
‹ Назад
Главная › Концепции › Context Window

Context Window

Концепция Основные технические характеристики

The model's working memory — from 2K tokens to millions in five years.

Перед вами запись-пояснение к понятию: что этот термин означает простыми словами и какие записи он объединяет.

The context window is how much a model can consider at once. GPT-3 held 2K tokens; Gemini holds a million; long-context serving is why the KV cache (the stored state for every token in context) dominates inference memory and why chips like Rubin CPX exist just for the 'prefill' of huge contexts. Long context competes with retrieval (RAG) as the way to give models knowledge.

Место в общей экосистеме

Related · 4 Context Window

Ссылки этой записи с первого взгляда — нажмите на группу, чтобы перейти к ней.

Источники

Gemini 1.5 report ↗

Запись актуальна на 2026-01-15 — смотреть Методология.