对Anthropic的Sonnet 5模型的审计显示，尽管该公司声称拥有“始终在线”的100万token上下文窗口，但存在一个“400K悬崖”，在此之后性能会显著下降。审计表明，尽管采用了新的分词器和降级数据，用户仍可能需要进行上下文纪律训练以保持最佳性能。 AI
影响 突出了大型上下文窗口的潜在局限性，影响用户如何利用LLM处理复杂任务。
排序理由 对现有模型的能力和局限性的审计。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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