Context window کا موازنہ: ہر بڑا AI ماڈل ایک ہی جدول میں

کس AI ماڈل کا context window سب سے بڑا ہے؟

اگست 2026 کے کیٹلاگ میں سب سے بڑا context window 1M ٹوکنز ہے، جو DeepSeek کے DeepSeek V4 Flash 0731 کے پاس ہے۔ ایک موٹے اندازے کے طور پر، ایک ٹوکن تقریباً ایک انگریزی لفظ کے تین چوتھائی کے برابر ہے، اور مسودے کا ایک صفحہ تقریباً 400 الفاظ کا ہوتا ہے، اس لیے نیچے دیا گیا جدول ہر window کو صفحات میں تبدیل کرتا ہے۔

ہر بڑے فراہم کنندہ کی ایک قطار، اس کا سب سے بڑا context رکھنے والا ماڈل دکھاتی ہوئی:

فراہم کنندہ	سب سے بڑا context رکھنے والا ماڈل	Context window	تقریباً سما جائے
DeepSeek	DeepSeek V4 Flash 0731	1M tokens	تقریباً 2,500 صفحات
OpenAI	GPT-5.4	1M tokens	تقریباً 2,000 صفحات
Google	Gemini 2.5 Flash	1M tokens	تقریباً 2,000 صفحات
Meta	Llama 4 Maverick	1M tokens	تقریباً 2,000 صفحات
Qwen	Qwen3.8 2.4T A95B	1M tokens	تقریباً 2,000 صفحات
Moonshot	Kimi K3	1M tokens	تقریباً 2,000 صفحات
Z.ai	GLM 5.2	1M tokens	تقریباً 2,000 صفحات
MiniMax	MiniMax M3	1M tokens	تقریباً 2,000 صفحات
Anthropic	Claude Fable 5	1M tokens	تقریباً 1,900 صفحات
xAI	Grok 4.3	1M tokens	تقریباً 1,900 صفحات
Mistral	Mistral Large 3 2512	262K tokens	تقریباً 492 صفحات

اگر آپ کی تلاش کے پیچھے اصل سوال یہ ہے کہ "context window دراصل ہے کیا"، تو پہلے سادہ وضاحت کے لیے context window کیا ہے؟ دیکھیں اور اعداد کے لیے واپس آئیں۔

تمام 100 ماڈلز context window کے لحاظ سے کس ترتیب میں ہیں؟

مکمل کیٹلاگ، context window کے لحاظ سے ترتیب دیا گیا۔ ڈیٹا وہی ماخذ ہے جو AI ماڈل لاگت انڈیکس استعمال کرتا ہے اور 2026-08-20 کو حاصل کیا گیا؛ یہ اس تاریخ کا اسنیپ شاٹ ہے، لائیو فیڈ نہیں، اس لیے کسی عدد کا حوالہ دینے سے پہلے تاریخ ضرور دیکھیں۔ کریڈٹس والا کالم دکھاتا ہے کہ Whizi کے اندر، جہاں کوئی پلان اسے شامل کرتا ہو، ہر ماڈل فی پیغام کتنی لاگت رکھتا ہے۔

ماڈل	فراہم کنندہ	Context window	تقریباً سما جائے	Whizi میں کریڈٹس
DeepSeek V4 Flash 0731	DeepSeek	1M	تقریباً 2,500 صفحات	1
GPT-5.4	OpenAI	1M	تقریباً 2,000 صفحات	15
GPT-5.5	OpenAI	1M	تقریباً 2,000 صفحات	20
GPT-5.6 Luna	OpenAI	1M	تقریباً 2,000 صفحات	1
GPT-5.6 Luna Pro	OpenAI	1M	تقریباً 2,000 صفحات	میٹرڈ نہیں
GPT-5.6 Sol	OpenAI	1M	تقریباً 2,000 صفحات	20
GPT-5.6 Sol Pro	OpenAI	1M	تقریباً 2,000 صفحات	میٹرڈ نہیں
GPT-5.6 Terra	OpenAI	1M	تقریباً 2,000 صفحات	4
GPT-5.6 Terra Pro	OpenAI	1M	تقریباً 2,000 صفحات	میٹرڈ نہیں
LongCat 2.0	Meituan	1M	تقریباً 2,000 صفحات	1
DeepSeek V4 Pro 0813	DeepSeek	1M	تقریباً 2,000 صفحات	2
Gemini 2.5 Flash	Google	1M	تقریباً 2,000 صفحات	2
Gemini 2.5 Flash Lite	Google	1M	تقریباً 2,000 صفحات	1
Gemini 3.1 Flash Lite	Google	1M	تقریباً 2,000 صفحات	1
Gemini 3.1 Pro Preview	Google	1M	تقریباً 2,000 صفحات	10
Gemini 3.5 Flash	Google	1M	تقریباً 2,000 صفحات	8
Gemini 3.5 Flash Lite	Google	1M	تقریباً 2,000 صفحات	2
Gemini 3.6 Flash	Google	1M	تقریباً 2,000 صفحات	3
Gemini 3.7 Flash	Google	1M	تقریباً 2,000 صفحات	2
GLM 5.2	Z.ai	1M	تقریباً 2,000 صفحات	3
GLM 5.3	Z.ai	1M	تقریباً 2,000 صفحات	5
Inkling	Thinkingmachines	1M	تقریباً 2,000 صفحات	4
Kimi K3	Moonshot	1M	تقریباً 2,000 صفحات	10
Laguna S 2.1	Poolside	1M	تقریباً 2,000 صفحات	1
Llama 4 Maverick	Meta	1M	تقریباً 2,000 صفحات	1
MiniMax M3	MiniMax	1M	تقریباً 2,000 صفحات	1
Muse Spark 1.1	Meta	1M	تقریباً 2,000 صفحات	5
Muse Spark 1.2	Meta	1M	تقریباً 2,000 صفحات	5
Qwen3.8 2.4T A95B	Qwen	1M	تقریباً 2,000 صفحات	8
Claude Fable 5	Anthropic	1M	تقریباً 1,900 صفحات	50
Claude Opus 4.7 (Fast)	Anthropic	1M	تقریباً 1,900 صفحات	میٹرڈ نہیں
Claude Opus 4.8	Anthropic	1M	تقریباً 1,900 صفحات	20
Claude Opus 4.8 (Fast)	Anthropic	1M	تقریباً 1,900 صفحات	میٹرڈ نہیں
Claude Opus 5	Anthropic	1M	تقریباً 1,900 صفحات	20
Claude Opus 5 (Fast)	Anthropic	1M	تقریباً 1,900 صفحات	میٹرڈ نہیں
Claude Sonnet 4.5	Anthropic	1M	تقریباً 1,900 صفحات	10
Claude Sonnet 4.6	Anthropic	1M	تقریباً 1,900 صفحات	10
Claude Sonnet 5	Anthropic	1M	تقریباً 1,900 صفحات	10
Fugu Ultra	Sakana	1M	تقریباً 1,900 صفحات	25
Grok 4.3	xAI	1M	تقریباً 1,900 صفحات	4
Qwen3.5 Plus 2026-04-20	Qwen	1M	تقریباً 1,900 صفحات	1
Qwen3.6 Flash	Qwen	1M	تقریباً 1,900 صفحات	1
Qwen3.7 Flash	Qwen	1M	تقریباً 1,900 صفحات	1
Qwen3.7 Max	Qwen	1M	تقریباً 1,900 صفحات	5
Qwen3.7 Plus	Qwen	1M	تقریباً 1,900 صفحات	1
Qwen3.8 27B	Qwen	1M	تقریباً 1,900 صفحات	3
Qwen3.8 Max	Qwen	1M	تقریباً 1,900 صفحات	6
Inkling Small	Thinkingmachines	524K	تقریباً 983 صفحات	1
Solar Pro 4	Upstage	524K	تقریباً 983 صفحات	1
Nemotron 3 Ultra	NVIDIA	512K	تقریباً 961 صفحات	3
Grok 4.5	xAI	500K	تقریباً 938 صفحات	6
Grok 4.6	xAI	500K	تقریباً 938 صفحات	6
GPT Chat Latest	OpenAI	400K	تقریباً 750 صفحات	25
GPT-5.4 Mini	OpenAI	400K	تقریباً 750 صفحات	4
GPT-5.4 Nano	OpenAI	400K	تقریباً 750 صفحات	2
Nova Pro 1.0	Amazon	300K	تقریباً 563 صفحات	3
Hy3	Tencent	262K	تقریباً 492 صفحات	1
Kimi K2 Thinking	Moonshot	262K	تقریباً 492 صفحات	10
Kimi K2.7 Code	Moonshot	262K	تقریباً 492 صفحات	10
Laguna XS 2.1	Poolside	262K	تقریباً 492 صفحات	1
Ling-3.0-flash	inclusionAI	262K	تقریباً 492 صفحات	1
Mistral Large 3 2512	Mistral	262K	تقریباً 492 صفحات	2
Mistral Medium 3.5	Mistral	262K	تقریباً 492 صفحات	6
Nemotron 3.5 Lightning	NVIDIA	262K	تقریباً 492 صفحات	1
Nex-N2-Mini	Nex Agi	262K	تقریباً 492 صفحات	1
Nex-N2-Pro	Nex Agi	262K	تقریباً 492 صفحات	1
Qwen3 Coder Next	Qwen	262K	تقریباً 492 صفحات	1
Qwen3.6 35B A3B	Qwen	262K	تقریباً 492 صفحات	1
Ring-2.6-1T	inclusionAI	262K	تقریباً 492 صفحات	1
Sakana Namazu	Sakana	262K	تقریباً 492 صفحات	4
Seed 2.1 Turbo	Bytedance Seed	262K	تقریباً 492 صفحات	2
Seed-2.0-Code	Bytedance Seed	262K	تقریباً 492 صفحات	3
Step 3.7 Flash	Stepfun	262K	تقریباً 492 صفحات	1
Codestral 2508	Mistral	256K	تقریباً 480 صفحات	1
Command A	Cohere	256K	تقریباً 480 صفحات	10
Grok Build 0.1	xAI	256K	تقریباً 480 صفحات	3
KAT-Coder-Air V2.5	Kwaipilot	256K	تقریباً 480 صفحات	1
KAT-Coder-Pro V2.5	Kwaipilot	256K	تقریباً 480 صفحات	3
GLM 4.6	Z.ai	205K	تقریباً 384 صفحات	1
GLM 4.7	Z.ai	205K	تقریباً 384 صفحات	2
GLM 5	Z.ai	205K	تقریباً 384 صفحات	2
MiniMax M2	MiniMax	205K	تقریباً 384 صفحات	1
Claude Haiku 4.5	Anthropic	200K	تقریباً 375 صفحات	4
DeepSeek V3.1	DeepSeek	164K	تقریباً 307 صفحات	1
DeepSeek V3.2	DeepSeek	164K	تقریباً 307 صفحات	1
Aion-3.0	Aion Labs	131K	تقریباً 246 صفحات	10
Aion-3.0-Mini	Aion Labs	131K	تقریباً 246 صفحات	2
Granite 4.1 8B	Ibm Granite	131K	تقریباً 246 صفحات	1
Kimi K2 0711	Moonshot	131K	تقریباً 246 صفحات	10
Llama 3.3 70B Instruct	Meta	131K	تقریباً 246 صفحات	1
Mistral Medium 3.1	Mistral	131K	تقریباً 246 صفحات	2
Muse Glimmer 30B	Meta	131K	تقریباً 246 صفحات	2
Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)	Google	131K	تقریباً 246 صفحات	میٹرڈ نہیں
Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)	Google	131K	تقریباً 246 صفحات	میٹرڈ نہیں
Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)	Google	66K	تقریباً 123 صفحات	میٹرڈ نہیں
R1	DeepSeek	64K	تقریباً 120 صفحات	2
Perceptron Mk1	Perceptron	33K	تقریباً 61 صفحات	1
Phi 4	Microsoft	16K	تقریباً 31 صفحات	1
Hy-MT2-1.8B	Tencent	8K	تقریباً 15 صفحات	میٹرڈ نہیں
Hy-MT2-30B-A3B	Tencent	8K	تقریباً 15 صفحات	میٹرڈ نہیں

ان اعداد کو ایمانداری سے کیسے سمجھیں

window مشترکہ ہے۔ ہر چیز ایک ساتھ اس کے خلاف شمار ہوتی ہے: آپ کا پرامپٹ، گفتگو کا ہر پہلا پیغام، آپ کی منسلک کردہ کوئی بھی دستاویزات، اور لکھا جا رہا جواب۔ 128K window والا ماڈل جو پہلے ہی 100K ٹوکن کا کنٹریکٹ پڑھ چکا ہو اس کے پاس گفتگو کے لیے 128K باقی نہیں بچتا؛ اس کے پاس 28K بچتا ہے۔

اعلان شدہ عدد مؤثر عدد نہیں۔ لمبے context کی تحقیق بار بار وہی پیٹرن پاتی ہے: ماڈلز درمیان کے مقابلے میں کسی بڑے context کے شروع اور آخر کو بہتر یاد رکھتے ہیں۔ Lost in the Middle تجربات میں (Liu et al.، 2023)، اہم دستاویز کو ان پٹ کے کناروں سے ہٹا کر درمیان میں لانے سے ماڈلز کی درستگی میں تقریباً 20 پوائنٹس کی کمی آئی، اس لیے ایک ماڈل دس لاکھ ٹوکنز قبول کر سکتا ہے مگر پھر بھی ٹوکن 400,000 پر دبی ہوئی شق نظرانداز کر سکتا ہے۔ لمبی دستاویزات پر زیادہ داؤ والے کام کے لیے، خاص طور پر درمیانی حصوں کے بارے میں پوچھیں، یا دستاویز کو لیبل شدہ حصوں میں کھلائیں۔

بڑا ہونا خودبخود بہتر نہیں ہوتا۔ بڑے windows چلانے میں زیادہ لاگت رکھتے ہیں اور غیر متعلقہ متن پر توجہ کو پتلا کر سکتے ہیں۔ اگر آپ کا کام ای میلز اور مختصر مسودے ہیں، تو window کا سائز کبھی وہ چیز نہیں ہو گا جو آپ محسوس کریں۔ یہ پورے کنٹریکٹس، کوڈ بیسز، ٹرانسکرپٹس اور کتابوں کے درجے پر اہم ہونا شروع ہوتا ہے۔

ٹوکنز الفاظ نہیں ہیں۔ تین چوتھائی والا اصول انگریزی کے لیے ایک اچھی اوسط ہے، لیکن کوڈ، اعداد اور غیر انگریزی زبانیں اکثر کم مؤثر انداز میں ٹوکنائز ہوتی ہیں، اس لیے جدول میں صفحات کے تخمینے جان بوجھ کر موٹے رکھے گئے ہیں۔

window کو کام کے مطابق ملائیں

جدول سے عملی نتیجہ یہ ہے کہ context window ہر کام کے لحاظ سے کیا گیا انتخاب ہے، ہر سبسکرپشن کے لحاظ سے نہیں۔ سب سے بڑا window رکھنے والا ماڈل شاذ و نادر ہی بہترین لکھاری ہوتا ہے، اور بہترین لکھاری شاذ و نادر ہی 800 صفحات کا خلاصہ کرنے کا سب سے سستا طریقہ ہوتا ہے۔

یہی دلیل ہے پورے کیٹلاگ کو ایک ورک اسپیس میں رکھنے کی۔ Whizi میں آپ 200 صفحات کا PDF ایک بڑے context والے ماڈل کے حوالے کر سکتے ہیں، پھر اسی گفتگو میں Claude یا GPT پر سوئچ کر کے اس نے جو پایا اس سے مسودہ بنا سکتے ہیں، بغیر اس کے کہ دستاویز تھریڈ سے باہر جائے۔ ایماندارانہ جوابی نکتہ یہ ہے: اگر آپ ماڈل کو جو کچھ بھی کھلاتے ہیں وہ آرام سے 128K window میں سما جاتا ہے، جو زیادہ تر ای میل، مسودہ سازی اور مختصر دستاویز کے کام کو کور کرتا ہے، تو یہ پورا جدول غیر متعلقہ ہے اور ایک ہی فراہم کنندہ کی سبسکرپشن سادہ خریداری ہے۔ ماڈل کیسے منتخب کریں گائیڈ معیار اور لاگت کے لیے وہی فیصلہ کور کرتی ہے۔

اس صفحے کا حوالہ دینے کے لیے: بغیر اینکر والا URL مستحکم ہے، ڈیٹا کی تاریخ مکمل جدول کے اوپر لکھی ہوئی ہے، اور ٹوکن کے اعداد مارکیٹنگ صفحات کے بجائے فراہم کنندہ کے کیٹلاگ سے آتے ہیں۔