本文聚焦 2026 年 AI 大模型测评，以 GPT-4、Claude3.5 为核心对象，围绕长文本逻辑、多轮对话、创意生成三大维度展开 AI 横评，结合 GPT-5.5 长文档解析突破，为开发从业者提供落地选型参考，助力精准匹配业务场景。

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不少人在用 Claude 粘贴多份代码后出现记忆丢失问题，我在 11ai.xyz 实测对比发现，200K 与百万 token 版本代码承载量差距悬殊。token 和代码没法精准换算，对话内容还会挤占上下文空间，大窗口也存在性能衰减。日常编码精简粘贴代码、拆分会话，合理管控上下文才是关键。

本文围绕 GPT-4、Claude3.5 两款主流大模型开展专业大模型测评，从长文本逻辑、多轮对话、创意生成三大维度完成 AI 横评，结合开发场景实测数据对比性能差异，帮助研发人员依据业务需求完成落地选型，梳理不同开发场景下模型选用的实操建议。"29849539,['人工智能']"

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