现在开始执行第一阶段的信息搜集。

我需要搜集更多关于国产大模型上下文窗口长度的具体信息。从已有搜索结果中，我看到了一些关于大模型的信息，但没有具体的上下文窗口长度数据。我将进行更精确的搜索。

我需要更具体地搜索国产大模型的上下文窗口长度信息。从之前的搜索结果中，我看到了一些关于百万级上下文窗口的提及，但没有具体的模型排名信息。让我尝试更精确的搜索。

我需要更精确地搜索国产大模型的上下文窗口长度信息。让我尝试直接搜索具体的上下文窗口长度数据。

已掌握的信息

1. 国内大模型领域在长上下文技术上竞争激烈，已进入“百万级”上下文窗口的时代。主要的参与者包括月之暗面、阶跃星辰、百度、阿里巴巴、智谱AI和科大讯飞等。
2. 根据2024年3月的历史信息，月之暗面（Moonshot AI）的Kimi模型在当时已支持200万汉字的长文本输入，是该领域的早期领先者。
3. 目前缺乏2025年最新的、各家模型上下文窗口长度的直接对比数据，尤其是以标准化单位（如Token）计量的精确数值。

下一步行动计划

1. 系统性地搜集各主要国产大模型（Kimi、阶跃星辰、文心一言、通义千问、智谱GLM、讯飞星火等）在2025年发布的最新版本所支持的最大上下文窗口长度。重点关注各公司官方渠道发布的最新公告或技术文档，以获取最准确的数据。
2. 将搜集到的数据进行标准化处理和整理。由于“字”和“Token”的换算存在差异，将优先查找以“Token”为单位的官方数据，并统一整理成一个清晰的对比列表，内容包括模型名称、研发公司、最大上下文窗口（Tokens）及信息发布日期。
3. 基于整理后的数据进行对比分析，明确当前上下文窗口最大的国产模型。为使结论更直观，将数据进行可视化处理，生成对比图表。
4. 整合所有信息，撰写最终研究报告，报告将首先给出核心结论，然后通过图表和文字详细阐述各模型的具体表现和行业发展趋势。

让我先搜索月之暗面Kimi的最新上下文窗口长度信息。

我需要继续搜索其他主要国产大模型的上下文窗口长度信息。让我搜索文心一言的相关信息。

我需要搜索更多关于文心一言和其他国产大模型的上下文窗口长度信息。让我尝试另一个关键词组合。

我需要尝试更精确的搜索，直接查找各大模型的上下文窗口长度数据。

已掌握的信息

1. 国内大模型在长上下文技术领域竞争激烈，已进入“百万级”上下文窗口的时代。
2. 主要的参与者包括月之暗面（Kimi）、阶跃星辰、百度（文心一言）、阿里巴巴（通义千问）、智谱AI（GLM）、科大讯飞（星火）以及DeepSeek等公司。
3. 已有一条2024年3月的过往信息，显示Kimi当时支持200万汉字的长文本输入，但此后各家模型均有更新，目前缺乏2025年最新的、各模型上下文窗口长度的精确对比数据。

下一步行动计划

1. 分头搜集，逐一击破：改变宽泛的“排名”式搜索策略，转为对每个主要国产大模型（Kimi、通义千问、文心一言、智谱GLM、讯飞星火、阶跃星辰Step系列等）进行独立的、针对性的信息搜集。重点是查找各模型在2025年发布的最新版本所支持的最大上下文窗口长度。
2. 数据整理与标准化：将搜集到的各模型上下文长度数据进行标准化处理。优先采用“Token”作为统一的对比单位，并注明信息来源的发布日期。将这些关键数据（模型名称、研发公司、最大上下文窗口、发布日期）整理成一个结构化的对比列表。
3. 对比分析与可视化：基于整理好的数据，进行横向对比分析，以明确找出当前（2025年7月）上下文窗口最大的国产模型。为了使对比结果更加直观，将创建一个对比图表（如柱状图），清晰地展示不同模型在上下文长度上的表现。
4. 撰写综合研究报告：整合所有分析结果，撰写最终的研究报告。报告将首先明确给出“哪个国产模型上下文最长”的核心结论，然后通过图表和文字详细阐述各模型的具体数据和排名，并简要概述国产大模型在长上下文技术领域的最新发展趋势。

核心信息来源

为确保研究的准确性和时效性，信息搜集将优先参考以下几类权威渠道：

1. 模型研发机构官方渠道：月之暗面、阿里云、百度智能云、智谱AI、科大讯飞、阶跃星辰等公司的官方网站、技术博客及官方新闻稿。
2. 权威科技媒体：如量子位、机器之心、36氪等，它们通常会第一时间发布对大模型更新的深度解读。
3. 技术与开发者社区：如Hugging Face上的模型介绍页面、GitHub上的项目文档等，以获取面向开发者的精确技术参数。

让我尝试搜索DeepSeek的上下文窗口长度信息。

我发现了一些有价值的信息，特别是关于MiniMax和DeepSeek的上下文窗口长度。让我继续搜索阶跃星辰的信息。

我需要再搜索一些关于智谱GLM和讯飞星火的上下文窗口长度信息。

我需要继续搜索更多关于通义千问的上下文窗口长度信息。

已掌握的信息

1. 国产大模型在长上下文技术领域的竞争已进入“百万级Token”时代，主要参与者包括MiniMax、DeepSeek、月之暗面（Kimi）、阶跃星辰、阿里巴巴（通义千问）、百度（文心一言）和智谱AI等。
2. 已搜集到部分模型的明确数据：MiniMax于2025年1月发布的MiniMax-Text-01模型，支持高达400万Token的上下文窗口。
3. 已确认月之暗面、阶跃星辰等公司在2025年发布了新模型（如Kimi K2、阶跃星辰Step 3），但其最大上下文窗口的具体数值尚未查明。
4. 对于通义千问、文心一言、智谱GLM、讯飞星火等其他主流模型的最新（2025年）上下文窗口长度，目前缺乏确切的、可供直接对比的数据。

下一步行动计划

1. 补全关键数据缺口：以“400万Token”为当前基准，系统性地搜集其他主要国产大模型（特别是通义千问、文心一言、最新版Kimi、阶跃星辰Step 3、智谱GLM、讯飞星火）在2025年官方宣布的最大上下文窗口长度。搜集时优先查找以“Token”为单位的精确数值，以确保对比的公平性。
2. 数据整理与交叉验证：将所有搜集到的数据（模型名称、研发公司、最大上下文窗口长度、发布/更新日期）整理成结构化的对比列表。对关键数据点，尝试通过不同来源的信息进行交叉验证，确保准确性。
3. 数据分析与可视化呈现：基于整理后的数据，进行全面的横向对比，最终确定当前上下文窗口最大的国产模型。为使研究结论一目了然，将创建对比图表（如柱状图），直观地展示各主流模型在上下文长度上的排名和差异。
4. 撰写综合研究报告：整合所有分析结果，撰写最终报告。报告将以清晰的结论开篇，直接回答用户问题，随后附上详细的对比图表和分析说明，并可简要概述国产大模型在长上下文技术领域的最新发展趋势与竞争格局。

核心信息来源

为确保研究的准确性和时效性，后续信息搜集将优先参考以下几类权威渠道：

1. 模型研发机构官方渠道：阿里巴巴通义、百度智能云、月之暗面、阶跃星辰、智谱AI、科大讯飞等公司的官方网站、技术博客、开发者社区及官方新闻稿。
2. 权威科技媒体：量子位、机器之心、36氪等，重点关注其对各大模型最新发布会的深度报道和技术解读。
3. 技术与开发者社区：Hugging Face上的模型卡片（Model Card）和GitHub项目文档，这些渠道通常会提供面向开发者的精确技术参数。

让我尝试搜索一些更具体的信息，特别是关于MiniMax和其他模型的上下文窗口长度对比。

让我尝试搜索更多关于Kimi K2的信息。

让我尝试搜索更多关于阶跃星辰Step 3的信息。

根据我的搜索，我已经收集到了一些关于国产大模型上下文窗口长度的信息。让我整理这些信息并使用可视化工具来呈现结果。

已掌握的信息

1. 国产大模型在长上下文技术领域的竞争已进入“百万级Token”时代。目前已确认，MiniMax公司于2025年1月发布的MiniMax-Text-01模型支持高达400万Token的上下文窗口，这是当前已搜集到的最明确的最大值。
2. 国内多家头部AI公司在2025年均有重要更新。例如，月之暗面发布了Kimi K2，阶跃星辰发布了Step 3模型。虽然已知这些是最新型号，但其最大上下文窗口的具体数值（以Token为单位）尚未在现有搜索结果中明确。
3. 对于其他主流厂商，如阿里巴巴（通义千问）、百度（文心一言）、智谱AI（GLM）和科大讯飞（星火），同样缺乏其在2025年最新版本的上下文窗口长度的确切数据。

下一步行动计划

1. 补全关键数据：集中力量，针对性地搜集Kimi K2、阶跃星辰Step 3、以及通义千问、文心一言、智谱GLM、讯飞星火等模型在2025年发布的最新版本的最大上下文窗口长度。搜寻的重点是官方发布的、以“Token”为单位的精确数值。
2. 数据整合与最终排名：将所有搜集到的精确数据更新至对比表格中，进行最终的横向比较，以确定当前（2025年7月）上下文窗口最长的国产模型，并完成排名。
3. 撰写研究报告：基于最终确认的数据和排名，撰写一份全面的研究报告。报告将首先给出核心结论，然后通过图文并茂的形式（使用最终的可视化图表）详细展示各主要国产大模型的上下文能力对比，并可简要分析当前国产大模型在长上下文技术上的发展趋势和竞争格局。

核心信息来源

为确保研究的准确性和时效性，后续信息搜集将优先参考以下几类权威渠道：

1. 模型研发机构官方渠道：相关AI公司的官方网站、技术博客、开发者文档或API定价页面。
2. 权威科技媒体：如36氪、量子位、机器之心等，重点关注其对各大模型最新发布会的深度报道和技术参数解读。
3. 行业会议与报告：如世界人工智能大会（WAIC）等顶级行业会议的官方发布内容，以及权威研究机构发布的最新产业报告。

让我继续搜索更多关于其他主要国产大模型的上下文窗口长度信息。

让我尝试搜索更具体的信息，特别是关于文心一言的上下文窗口长度。

让我尝试搜索通义千问的上下文窗口长度信息。

我已经收集到了一些关键信息，让我整理并可视化这些数据。

已掌握的信息

1. 国产大模型在长上下文技术领域的竞争已进入“百万级Token”时代。目前已确认，MiniMax公司于2025年1月发布的MiniMax-Text-01模型支持高达400万Token的上下文窗口，这是当前已知的最长记录。
2. 阿里巴巴的通义千问Qwen2.5-Turbo和MiniMax的另一款模型M1也已确认支持100万Token的上下文窗口。
3. 国内其他主要AI公司，如月之暗面（Kimi K2）、阶跃星辰（Step 3）、百度（文心一言）等，均在2025年发布了新模型，但其最大上下文窗口的具体数值（以Token为单位）尚未在已有的搜索结果中明确。

下一步行动计划

1. 补全关键数据缺口：集中力量，针对性地搜集Kimi K2、阶跃星辰Step 3、最新版文心一言、智谱GLM及讯飞星火等模型的最大上下文窗口长度。搜寻的重点是各公司官方发布的、以“Token”为单位的精确技术参数。
2. 数据整合与最终排名：将所有搜集到的精确数据更新至对比表格中，进行最终的横向比较，以确定当前（2025年7月）上下文窗口最长的国产模型，并完成最终排名。
3. 撰写综合研究报告：基于最终确认的数据和排名，撰写一份全面的研究报告。报告将首先给出核心结论，然后通过图文并茂的形式（使用最终的可视化图表）详细展示各主要国产大模型的上下文能力对比，并简要分析当前国产大模型在长上下文技术上的发展趋势和竞争格局。

核心信息来源

为确保研究的准确性和时效性，后续信息搜集将优先参考以下几类权威渠道：

1. 模型研发机构官方渠道：相关AI公司的官方网站、技术博客、开发者文档或API定价页面。
2. 权威科技媒体：如36氪、量子位、机器之心等，重点关注其对各大模型最新发布会的深度报道和技术参数解读。
3. 行业会议与报告：如世界人工智能大会（WAIC）等顶级行业会议的官方发布内容，以及权威研究机构发布的最新产业报告。

让我尝试搜索更多关于Kimi K2的上下文窗口长度信息。

让我尝试搜索更多关于智谱GLM的上下文窗口长度信息。

让我尝试搜索更多关于讯飞星火的上下文窗口长度信息。

基于我的搜索结果，我现在可以整理出一份关于国产大模型上下文窗口长度的最终报告。