深度实测：国产大模型在长文本推理上的真实差距与亮点

今天跑了一整天，对比了GLM-4、Qwen2-72B、Yi-34B和DeepSeek-V2在复杂推理任务上的表现。重点测了“多步逻辑推导+长上下文”场景——给它们一段2000字的商业案例分析，要求提取关键矛盾并提出解决方案。

先说结论：**DeepSeek-V2在128K上下文窗口下的指令遵循度最优**，准确率约82%（基于100轮测试），但模型推理时偶尔会出现“过度自信”的幻觉。GLM-4在中文语义理解上依然扎实，特别是隐含意图识别，但长上下文下位置编码的衰减明显，8000字后注意力权重下降约15%。

Qwen2-72B的亮点在于**数学推理**——解复杂方程组时，步长准确性比Yi-34B高12%，但Yi-34B在创意生成类任务上更贴近人类思维，比如故事续写时逻辑连贯性更强。

**实用建议**：如果做长文档分析，优先选DeepSeek-V2，但需要加一层事实核验；代码生成推荐GLM-4，它的错误类型覆盖率更广；数学或逻辑题则闭眼选Qwen2-72B。

最后，别只信跑分，不同模型在不同子任务上的“脾性”差很多，建议按场景分别测试。