Care model de IA are cea mai mare fereastră de context?
Cea mai mare fereastră de context din catalogul din august 2026 este de 1M tokeni, deținută de DeepSeek V4 Flash 0731 de la DeepSeek. Ca intuiție fizică aproximativă, un token este aproximativ trei sferturi dintr-un cuvânt englezesc, iar o pagină de manuscris este de aproximativ 400 de cuvinte, deci tabelul de mai jos traduce fiecare fereastră în pagini.
Un rând per furnizor major, arătând modelul său cu cel mai mare context:
| Furnizor | Modelul cu cel mai mare context | Fereastră de context | Încape aproximativ |
|---|---|---|---|
| DeepSeek | DeepSeek V4 Flash 0731 | 1M tokens | aproximativ 2,500 pagini |
| OpenAI | GPT-5.4 | 1M tokens | aproximativ 2,000 pagini |
| Gemini 2.5 Flash | 1M tokens | aproximativ 2,000 pagini | |
| Meta | Llama 4 Maverick | 1M tokens | aproximativ 2,000 pagini |
| Qwen | Qwen3.8 2.4T A95B | 1M tokens | aproximativ 2,000 pagini |
| Moonshot | Kimi K3 | 1M tokens | aproximativ 2,000 pagini |
| Z.ai | GLM 5.2 | 1M tokens | aproximativ 2,000 pagini |
| MiniMax | MiniMax M3 | 1M tokens | aproximativ 2,000 pagini |
| Anthropic | Claude Fable 5 | 1M tokens | aproximativ 1,900 pagini |
| xAI | Grok 4.3 | 1M tokens | aproximativ 1,900 pagini |
| Mistral | Mistral Large 3 2512 | 262K tokens | aproximativ 492 pagini |
Dacă întrebarea din spatele căutării tale este „ce este de fapt o fereastră de context”, începe cu explicația pe înțelesul tuturor de la Ce este o fereastră de context? și revino pentru cifre.
Cum se clasează toate cele 100 de modele după fereastra de context?
Catalogul complet, sortat după fereastra de context. Datele vin din aceeași sursă ca Indicele de costuri al modelelor de IA și au fost preluate pe 2026-08-20; este o fotografie a acelei date, nu un flux live, deci verifică data înainte de a cita o cifră. Coloana de credite arată cât costă fiecare model per mesaj în Whizi, acolo unde un plan îl include.
| Model | Furnizor | Fereastră de context | Încape aproximativ | Credite în Whizi |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0731 | DeepSeek | 1M | aproximativ 2,500 pagini | 1 |
| GPT-5.4 | OpenAI | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 15 |
| GPT-5.5 | OpenAI | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 20 |
| GPT-5.6 Luna | OpenAI | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 1 |
| GPT-5.6 Luna Pro | OpenAI | 1M | aproximativ 2,000 pagini | Netaxat |
| GPT-5.6 Sol | OpenAI | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 20 |
| GPT-5.6 Sol Pro | OpenAI | 1M | aproximativ 2,000 pagini | Netaxat |
| GPT-5.6 Terra | OpenAI | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 4 |
| GPT-5.6 Terra Pro | OpenAI | 1M | aproximativ 2,000 pagini | Netaxat |
| LongCat 2.0 | Meituan | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 1 |
| DeepSeek V4 Pro 0813 | DeepSeek | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 2 |
| Gemini 2.5 Flash | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 2 | |
| Gemini 2.5 Flash Lite | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 1 | |
| Gemini 3.1 Flash Lite | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 1 | |
| Gemini 3.1 Pro Preview | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 10 | |
| Gemini 3.5 Flash | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 8 | |
| Gemini 3.5 Flash Lite | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 2 | |
| Gemini 3.6 Flash | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 3 | |
| Gemini 3.7 Flash | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 2 | |
| GLM 5.2 | Z.ai | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 3 |
| GLM 5.3 | Z.ai | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 5 |
| Inkling | Thinkingmachines | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 4 |
| Kimi K3 | Moonshot | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 10 |
| Laguna S 2.1 | Poolside | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 1 |
| Llama 4 Maverick | Meta | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 1 |
| MiniMax M3 | MiniMax | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 1 |
| Muse Spark 1.1 | Meta | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 5 |
| Muse Spark 1.2 | Meta | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 5 |
| Qwen3.8 2.4T A95B | Qwen | 1M | aproximativ 2,000 pagini | 8 |
| Claude Fable 5 | Anthropic | 1M | aproximativ 1,900 pagini | 50 |
| Claude Opus 4.7 (Fast) | Anthropic | 1M | aproximativ 1,900 pagini | Netaxat |
| Claude Opus 4.8 | Anthropic | 1M | aproximativ 1,900 pagini | 20 |
| Claude Opus 4.8 (Fast) | Anthropic | 1M | aproximativ 1,900 pagini | Netaxat |
| Claude Opus 5 | Anthropic | 1M | aproximativ 1,900 pagini | 20 |
| Claude Opus 5 (Fast) | Anthropic | 1M | aproximativ 1,900 pagini | Netaxat |
| Claude Sonnet 4.5 | Anthropic | 1M | aproximativ 1,900 pagini | 10 |
| Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 1M | aproximativ 1,900 pagini | 10 |
| Claude Sonnet 5 | Anthropic | 1M | aproximativ 1,900 pagini | 10 |
| Fugu Ultra | Sakana | 1M | aproximativ 1,900 pagini | 25 |
| Grok 4.3 | xAI | 1M | aproximativ 1,900 pagini | 4 |
| Qwen3.5 Plus 2026-04-20 | Qwen | 1M | aproximativ 1,900 pagini | 1 |
| Qwen3.6 Flash | Qwen | 1M | aproximativ 1,900 pagini | 1 |
| Qwen3.7 Flash | Qwen | 1M | aproximativ 1,900 pagini | 1 |
| Qwen3.7 Max | Qwen | 1M | aproximativ 1,900 pagini | 5 |
| Qwen3.7 Plus | Qwen | 1M | aproximativ 1,900 pagini | 1 |
| Qwen3.8 27B | Qwen | 1M | aproximativ 1,900 pagini | 3 |
| Qwen3.8 Max | Qwen | 1M | aproximativ 1,900 pagini | 6 |
| Inkling Small | Thinkingmachines | 524K | aproximativ 983 pagini | 1 |
| Solar Pro 4 | Upstage | 524K | aproximativ 983 pagini | 1 |
| Nemotron 3 Ultra | NVIDIA | 512K | aproximativ 961 pagini | 3 |
| Grok 4.5 | xAI | 500K | aproximativ 938 pagini | 6 |
| Grok 4.6 | xAI | 500K | aproximativ 938 pagini | 6 |
| GPT Chat Latest | OpenAI | 400K | aproximativ 750 pagini | 25 |
| GPT-5.4 Mini | OpenAI | 400K | aproximativ 750 pagini | 4 |
| GPT-5.4 Nano | OpenAI | 400K | aproximativ 750 pagini | 2 |
| Nova Pro 1.0 | Amazon | 300K | aproximativ 563 pagini | 3 |
| Hy3 | Tencent | 262K | aproximativ 492 pagini | 1 |
| Kimi K2 Thinking | Moonshot | 262K | aproximativ 492 pagini | 10 |
| Kimi K2.7 Code | Moonshot | 262K | aproximativ 492 pagini | 10 |
| Laguna XS 2.1 | Poolside | 262K | aproximativ 492 pagini | 1 |
| Ling-3.0-flash | inclusionAI | 262K | aproximativ 492 pagini | 1 |
| Mistral Large 3 2512 | Mistral | 262K | aproximativ 492 pagini | 2 |
| Mistral Medium 3.5 | Mistral | 262K | aproximativ 492 pagini | 6 |
| Nemotron 3.5 Lightning | NVIDIA | 262K | aproximativ 492 pagini | 1 |
| Nex-N2-Mini | Nex Agi | 262K | aproximativ 492 pagini | 1 |
| Nex-N2-Pro | Nex Agi | 262K | aproximativ 492 pagini | 1 |
| Qwen3 Coder Next | Qwen | 262K | aproximativ 492 pagini | 1 |
| Qwen3.6 35B A3B | Qwen | 262K | aproximativ 492 pagini | 1 |
| Ring-2.6-1T | inclusionAI | 262K | aproximativ 492 pagini | 1 |
| Sakana Namazu | Sakana | 262K | aproximativ 492 pagini | 4 |
| Seed 2.1 Turbo | Bytedance Seed | 262K | aproximativ 492 pagini | 2 |
| Seed-2.0-Code | Bytedance Seed | 262K | aproximativ 492 pagini | 3 |
| Step 3.7 Flash | Stepfun | 262K | aproximativ 492 pagini | 1 |
| Codestral 2508 | Mistral | 256K | aproximativ 480 pagini | 1 |
| Command A | Cohere | 256K | aproximativ 480 pagini | 10 |
| Grok Build 0.1 | xAI | 256K | aproximativ 480 pagini | 3 |
| KAT-Coder-Air V2.5 | Kwaipilot | 256K | aproximativ 480 pagini | 1 |
| KAT-Coder-Pro V2.5 | Kwaipilot | 256K | aproximativ 480 pagini | 3 |
| GLM 4.6 | Z.ai | 205K | aproximativ 384 pagini | 1 |
| GLM 4.7 | Z.ai | 205K | aproximativ 384 pagini | 2 |
| GLM 5 | Z.ai | 205K | aproximativ 384 pagini | 2 |
| MiniMax M2 | MiniMax | 205K | aproximativ 384 pagini | 1 |
| Claude Haiku 4.5 | Anthropic | 200K | aproximativ 375 pagini | 4 |
| DeepSeek V3.1 | DeepSeek | 164K | aproximativ 307 pagini | 1 |
| DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 164K | aproximativ 307 pagini | 1 |
| Aion-3.0 | Aion Labs | 131K | aproximativ 246 pagini | 10 |
| Aion-3.0-Mini | Aion Labs | 131K | aproximativ 246 pagini | 2 |
| Granite 4.1 8B | Ibm Granite | 131K | aproximativ 246 pagini | 1 |
| Kimi K2 0711 | Moonshot | 131K | aproximativ 246 pagini | 10 |
| Llama 3.3 70B Instruct | Meta | 131K | aproximativ 246 pagini | 1 |
| Mistral Medium 3.1 | Mistral | 131K | aproximativ 246 pagini | 2 |
| Muse Glimmer 30B | Meta | 131K | aproximativ 246 pagini | 2 |
| Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) | 131K | aproximativ 246 pagini | Netaxat | |
| Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) | 131K | aproximativ 246 pagini | Netaxat | |
| Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image) | 66K | aproximativ 123 pagini | Netaxat | |
| R1 | DeepSeek | 64K | aproximativ 120 pagini | 2 |
| Perceptron Mk1 | Perceptron | 33K | aproximativ 61 pagini | 1 |
| Phi 4 | Microsoft | 16K | aproximativ 31 pagini | 1 |
| Hy-MT2-1.8B | Tencent | 8K | aproximativ 15 pagini | Netaxat |
| Hy-MT2-30B-A3B | Tencent | 8K | aproximativ 15 pagini | Netaxat |
Cum să citești aceste cifre onest
Fereastra este partajată. Totul se scade din ea deodată: promptul tău, fiecare mesaj anterior din conversație, orice documente atașate și răspunsul care se scrie. Un model cu o fereastră de 128K care a citit deja un contract de 100K tokeni nu mai are 128K rămași pentru discuție; are 28K.
Cea afișată nu este cea efectivă. Cercetarea despre context lung găsește constant același tipar: modelele își amintesc începutul și sfârșitul unui context uriaș mai bine decât mijlocul. În experimentele Lost in the Middle (Liu et al., 2023), mutarea documentului cheie de la marginile intrării spre mijloc a costat modelele aproximativ 20 de puncte de acuratețe, deci un model poate accepta un milion de tokeni și totuși să treacă cu vederea clauza îngropată la tokenul 400,000. Pentru munca cu mize mari pe documente lungi, întreabă specific despre secțiunile din mijloc, sau hrănește documentul în părți etichetate.
Mai mare nu înseamnă automat mai bun. Ferestrele mari costă mai mult de rulat și pot dilua atenția pe text irelevant. Dacă munca ta este emailuri și ciorne scurte, dimensiunea ferestrei nu va fi niciodată lucrul pe care îl observi. Începe să conteze la contracte întregi, baze de cod, transcrieri și cărți.
Tokenii nu sunt cuvinte. Regula celor trei sferturi este o medie bună pentru engleză, dar codul, numerele și limbile non-engleze se tokenizează adesea mai puțin eficient, deci estimările de pagini din tabel sunt deliberat aproximative.
Potrivește fereastra cu sarcina
Concluzia practică din tabel este că fereastra de context este o alegere per sarcină, nu per abonament. Modelul cu cea mai mare fereastră este rareori cel mai bun scriitor, iar cel mai bun scriitor este rareori cel mai ieftin mod de a rezuma 800 de pagini.
Acesta este argumentul pentru a avea catalogul într-un singur spațiu de lucru. În Whizi poți preda PDF-ul de 200 de pagini unui model cu context mare, apoi treci la Claude sau GPT în aceeași conversație pentru a redacta din ce a găsit, fără ca documentul să părăsească firul de discuție. Contraargumentul onest: dacă tot ce hrănești unui model încape confortabil într-o fereastră de 128K, ceea ce acoperă majoritatea muncii de email, redactare și documente scurte, întregul tabel este irelevant, iar un abonament la un singur furnizor este cumpărătura mai simplă. Ghidul cum să alegi un model acoperă aceeași decizie pentru calitate și cost.
Pentru a cita această pagină: URL-ul fără ancoră este stabil, data datelor este afișată deasupra tabelului complet, iar cifrele de tokeni vin din catalogul furnizorilor, nu din pagini de marketing.
- Scade documentele și istoricul din fereastră înainte să ai încredere în cifra de titlu
- Pentru documente lungi, testează reamintirea din mijloc, nu doar din început
- Tradu tokenii în pagini cu regula celor trei sferturi înainte de a decide orice
- Alege fereastra per sarcină, nu per abonament
- Verifică data datelor de deasupra tabelului complet atunci când citezi o cifră
Întrebări frecvente
Care model de IA are cea mai mare fereastră de context?
Începând cu catalogul din august 2026, este DeepSeek V4 Flash 0731 de la DeepSeek, la 1M tokeni. Tabelul complet de mai sus listează toate cele 100 de modele sortate după dimensiunea ferestrei, cu data datelor afișată deasupra.
Care este cea mai mare fereastră de context Claude?
Cea mai mare fereastră de context Claude din index este de 1M tokeni (Claude Fable 5), care încape aproximativ 1,900 de pagini de text. Variantele Claude mai mici sunt listate în tabelul complet de mai sus.
Care este cea mai mare fereastră de context GPT?
Cea mai mare fereastră de context GPT din index este de 1M tokeni (GPT-5.4), care încape aproximativ 2,000 de pagini de text. Variantele GPT mai mici sunt listate în tabelul complet de mai sus.
Care este cea mai mare fereastră de context Gemini?
Cea mai mare fereastră de context Gemini din index este de 1M tokeni (Gemini 2.5 Flash), care încape aproximativ 2,000 de pagini de text. Variantele Gemini mai mici sunt listate în tabelul complet de mai sus.
Care este cea mai mare fereastră de context Grok?
Cea mai mare fereastră de context Grok din index este de 1M tokeni (Grok 4.3), care încape aproximativ 1,900 de pagini de text. Variantele Grok mai mici sunt listate în tabelul complet de mai sus.
Este o fereastră de context mai mare întotdeauna mai bună?
Nu. Ferestrele mai mari costă mai mult, iar reamintirea se degradează spre mijlocul unui context foarte mare. Dimensiunea mai mare este decisivă pentru cărți întregi, baze de cod și transcrieri lungi, și irelevantă pentru chat-ul zilnic. Potrivește fereastra cu sarcina în loc să plătești pentru cea mai mare cifră.
Câte pagini încap într-o fereastră de context?
Împarte numărul de tokeni la aproximativ 530 pentru a obține pagini de manuscris: un token este aproximativ trei sferturi dintr-un cuvânt englezesc, iar o pagină este de aproximativ 400 de cuvinte. Deci 128K tokeni înseamnă aproximativ 240 de pagini, iar un milion de tokeni înseamnă aproximativ 1,900 de pagini. Codul și textul non-englez de obicei încap mai puțin.