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所以，教你一招把Claude code塞进Codex里。所以我现在的工位长这样——左边是 GPT，右边跑着 Claude Code，同一个窗口。Codex负责管规划、把控进度，Claude code负责干活；Fable 拒答降级的时候，直接复制上下文丢给左边的GPT接住，无缝换人。
今天，月之暗面发布并开源Kimi K2.7 Code编程模型，参数量达1.1万亿，提供256K上下文窗口。这一模型重点提升了长上下文编程场景的指令遵循能力、长程编程任务的性能表现，并且大幅改善了在长程任务中的过度思考倾向，平均token消耗减少30%。
上下文攻击、供应链渗透、AI社区崩溃……当大模型智能体真正进入开放世界，挑战远比想象中复杂。
多模态长记忆在“看得准、找得到、想得清”三大环节的底层逻辑与工程避坑指南。
LLM Agent 做长任务时，真正让人头疼的往往不是模型不会推理，而是上下文开始失控：前几步还很清楚，后面就忘约束、丢状态、重复试错，最后把任务跑成事故现场。
不扩上下文窗口、不换骨干架构、不做全参数微调 —— 只需要一个 8×8 的在线状态矩阵，就能让冻结的 Transformer 拥有真正的长期记忆。
长上下文模型越来越能“记”，但真正让它们跑到线上时，最先顶不住的往往不是算力，而是KV Cache。
过去三年来，所有人都在卷模型，参数更大、推理更深、上下文更长。但当Claude Code把Anthropic推到杀手级应用的位置、当OpenAI的Codex已经能替你写完一整本游记，问题终于绕了回来： 这些越来越像「人」的模型，到底要装进什么样的载体里，才算真正走进生活？
前沿的 Coding 能力、1M 的上下文窗口，还有原生的多模态
2026 年初，各大 AI 厂商在上下文窗口长度上展开激烈角逐。Google 的 Gemini 3 Pro 已支持 100 万级 token 上下文，Meta 的 Llama 4 Scout 更宣称可处理 1000 万 token。GPT-5 系列也在快速推进长上下文能力。