Unverified50% confidenceBenchmarkExact time
在128000 token预算时，CLM和摘要的表现基本打平，CLM的优势主要体现在32000 token这类小预算场景
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50%
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Long-term
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10/5/2026
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Unverified大多数模型的单次输出上限在4000到8000 Token之间，部分高端模型支持到32000 Token60% similarUnverified同一个代码重构任务在标准模式下可能消耗3000 token，在Extra High模式下可能膨胀至50000 token以上58% similarUnverified实际工程中Chunk大小通常为200-1000 tokens，Overlap比例通常为10%-20%，是需要根据文档类型和业务场景调优的关键超参数57% similarUnverified作者认为12-30 token/s是舒适区，超过30 token/s算好；48-64GB的M5 Max约能跑到20 token/s56% similarUnverifiedLLM 不适合处理大型表格，因为百万行千列表格有十亿元素，token 化后需要三四十亿 token，且序列模型无法利用行列交换不变性56% similar
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