本文从开发者角度比较了Gemini3.5与GPT、DeepSeek系列的技术特点：1）Gemini3.5采用分块注意力机制实现百万级上下文窗口，但存在"中间信息丢失"问题；2）其多模态API支持跨媒介关联推理，在图表分析上优于竞品；3）通过thinking_budget等参数实现动态计算分配，结构化输出采用约束解码；4）安全机制严格但灵活性不足。三大模型呈现明显技术分化：GPT

本文探讨了在多轮对话系统中有效管理上下文状态的技术方案。通过对比GPT5.5、Gemini3.5和DeepSeekV4等模型，作者最终选择GPT5.5作为核心模型，并提出四种状态管理方案：滑动窗口法简单但易丢失早期信息；摘要压缩法通过定期生成对话摘要平衡成本与效果；关键信息提取法将重要信息结构化存储；RAG增强法则适用于知识密集型场景。作者推荐组合使用这四种方法，形成分层架构：结构化记忆层、滑动窗