对长文档「大海捞针」提问，大模型们能力对比如何？

主要观点总结

文章对比了多款大语言模型在处理长文档时的表现，通过具体测试案例分析了各模型在获取用户关心答案并用原文支撑方面的能力。测试结果表明，Gemini 1.5 Pro 和 Kimi 在这方面表现最好。文章还讨论了模型能力的持续改进性，并鼓励读者分享自己的发现。

关键观点总结

关键观点1: 文章主题

对比测试多款大语言模型在长文档中的表现，包括腾讯元宝、Anthropic Claude 3.5 Sonnet、OpenAI GPT-4o、Google Gemini 1.5 Pro以及国产模型Kimi等。

关键观点2: 测试方法

使用具体案例《股票作手回忆录》中的老火鸡股市操作策略进行测试，要求模型给出原文及其所在位置作为支撑。

关键观点3: 测试结果

经过测试，Gemini 1.5 Pro 和 Kimi 在完成长文档信息获取并用原文支撑答案方面表现最好。

关键观点4: 模型能力的持续改进性

文章提到模型能力一直在改进，鼓励读者根据需要尝试不同模型，并分享自己的发现。

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