一、权威验证：两大核心更新

1. 1M 上下文窗口：长文本处理能力实测领先

• 处理规模：可一次性解析 24 万 Token 的《简爱》全本小说、6 万行代码库或 300 页 PDF 文档，无需分段上传，解决传统 AI “信息割裂” 痛点；
• 识别精度：长文本“大海捞针” 召回准确率从 84.2% 跃升至 97%，能精准捕捉跨章节、跨段落的逻辑关联，比如分析学术论文时自动关联不同部分的实验数据；
• 实用场景：江苏银行已落地用于交易反欺诈文档分析，合规审核效率提升 3 倍；程序员可通过全局代码分析，快速识别模块间调用链与隐藏漏洞。

2. 知识库时效性：覆盖至 2025 年最新动态

• 能准确解读 2025 年出台的金融监管政策、AI 行业技术标准等时效性内容；
• 处理中文专业报告时，对 2024-2025 年行业数据的引用准确率达 89%，高于同类模型平均水平；
• 注：知识库具体更新截止时间以官方披露为准，本文数据基于金融、法律领域实测样本。

二、实测验证：两大隐藏更新

1. 中文场景深度优化：本土化优势有明确数据支撑

• 语义理解：在中文专业术语、文化语境词汇的识别准确率上，CMMLU 得分 82.3%，显著高于 Gemini 3 的 74.1%；对 “阴阳合同” 等本土特色术语误解率仅 4%，远低于海外模型 19% 的平均水平；
• 专业适配：法律场景中，关键条款识别准确率超 90%，能准确区分 “要约收购”“协议转让” 等法律术语的边界；金融场景处理 5000 词中文报告的准确率，比同类海外模型高 21%；
• 方言支持：实测支持粤语、四川话等主流方言的语音交互，识别准确率稳定在 92% 以上，该功能可通过 APP 语音设置直接体验。

2. 交互体验升级：操作效率有明确优化方向

• 文本操作：新增对话内容片段选择、精准复制功能，解决此前“全选复制” 的冗余问题，报告撰写时可直接引用 AI 结论片段；
• 多设备同步：同一账号的对话历史、文件上传记录实现 APP 端与网页端实时同步，实测跨设备切换无数据丢失，适配职场人多场景办公需求；
• 分享功能：支持将专业结论、代码片段生成基础可视化图片，可用于工作群沟通，无过度营销属性，符合平台内容规范。

三、官方预告：R2 模型灰度测试

• 目前 R2 模型已进入灰度测试、权重收尾阶段，仅向部分专业版用户开放体验，正式发布窗口锁定春节前后；
• 官方技术论文提前披露，R2 模型将重点优化数学计算（MATH-500 测试准确率 94.3%）、代码调试（HumanEval Pass@1 达 72.6%）等场景，结合 1M 上下文窗口强化复杂任务处理能力；
• 注：R2 模型最终功能与数据以官方全量上线公告为准，本文信息基于公开技术文档与灰度测试反馈。

四、风险提示

• 1M 上下文窗口对设备性能有一定要求，低端设备可能出现加载时间延长，建议通过 Wi-Fi 环境使用；
• 中文方言支持目前覆盖主流语种，部分小众方言识别准确率仍有提升空间；
• 知识库虽更新至近期动态，但实时性信息（如实时新闻、股价数据）仍需联网获取，非联网状态下以离线知识库为准。