Контекст в 1 млн токенов - это не шутка
Представьте себе: вы загружаете в модель всю "Войну и мир" Толстого. Плюс пару научных статей. И еще техническую документацию вашего проекта. И все это - единым запросом. Глупо? На 11 февраля 2026 года это становится реальностью.
DeepSeek, китайский гигант в мире open-source AI, тихо тестирует модель с контекстом в 1 миллион токенов. Тихий анонс, громкий результат. Если вы думали, что 128k токенов - это много, приготовьтесь пересмотреть свои взгляды.
На 11.02.2026 контекст в 1 млн токенов - это абсолютный рекорд среди коммерчески доступных моделей. Для сравнения: GPT-4 Turbo работает с 128k, Claude 3.5 Sonnet - с 200k, а самые продвинутые open-source модели редко превышают 512k.
Что на самом деле означает "1 млн токенов"?
Цифра впечатляет. Но что она значит на практике? Давайте разбираться без маркетинговой шелухи.
1 млн токенов - это примерно:
- 700 страниц технической документации
- 3 полных романа средней длины
- 20 научных статей с графиками и таблицами
- Весь код среднего enterprise-проекта
- Историю переписки в Slack за полгода
Но вот загвоздка: объявить поддержку длинного контекста - одно дело. А заставить модель реально использовать всю эту информацию - совсем другое. Помните историю про когда 512k токенов — это не хвастовство, а боль? Там все подробно разобрано.
Как работает тестирование и кто может попасть в программу
DeepSeek не кричит о своем тестировании с крыш. Это тихая, почти секретная программа для избранных. Типичный китайский подход: сначала сделать, потом говорить.
На 11.02.2026 доступ к тестированию получают:
- Академические исследователи с публикациями в топовых конференциях
- Корпоративные партнеры с реальными use cases
- Разработчики open-source инструментов для работы с LLM
- Владельцы enterprise-проектов с доказанной потребностью в длинном контексте
Просто так написать "хочу потестить" не получится. Нужно доказать, что у вас есть задача, которая действительно требует контекста в 1 млн токенов. И нет, анализ всей вашей переписки в Telegram за 5 лет - не считается серьезным use case.
Внимание: в сети появляются мошенники, предлагающие "доступ к бета-тестированию DeepSeek 1M" за деньги. На 11.02.2026 официальной программы платного доступа не существует. Все заявки обрабатываются через официальный канал на сайте DeepSeek.
Технические детали: что мы знаем наверняка
Информации мало, но кое-что просочилось. Модель, судя по всему, основана на архитектуре DeepSeek-V3.2, но с серьезными модификациями для работы с длинным контекстом.
Если сравнивать с текущими версиями, о которых мы писали в полном анализе DeepSeek V3.2, новая модель должна иметь:
- Модифицированные механизмы внимания (вероятно, что-то вроде sliding window attention)
- Оптимизации для работы с GPU памятью (без этого 1 млн токенов - фантастика)
- Улучшенную positional encoding для сверхдлинных последовательностей
Интересно, что утечка в GitHub DeepSeek несколько месяцев назад намекала на что-то подобное. Загадочная ссылка 'model1' теперь обретает смысл.
Конкуренты в панике? Не совсем
Anthropic с Claude 3.5 Sonnet (200k) и OpenAI с GPT-4 Turbo (128k) пока не спешат объявлять о подобных рекордах. И на то есть причины.
| Модель | Контекст (токенов) | Статус на 11.02.2026 |
|---|---|---|
| DeepSeek (тестируемая) | 1,000,000 | Closed beta |
| Claude 3.5 Sonnet | 200,000 | Public |
| GPT-4 Turbo | 128,000 | Public |
| Llama 4 Scout | 1,000,000* | Теоретический максимум |
Звездочка у Llama 4 Scout не случайна. Как мы подробно разбирали в статье про Claude Code против Llama-4 Scout, заявленный 1 млн токенов часто оказывается маркетинговым ходом. Реальная рабочая длина контекста может быть в разы меньше.
Главный вопрос: а нужно ли вообще 1 млн токенов обычным пользователям? Честно? Нет. 99% задач решаются в пределах 32-64k. Но для оставшегося 1% это меняет все.
Практическое применение: где это реально нужно
Забудьте про анализ ваших личных сообщений. Реальные use cases выглядят иначе:
- Юридические документы: Полный анализ дела со всеми приложениями, прецедентами и законами
- Медицинские исследования: Анализ истории болезни пациента за 10 лет со всеми анализами и снимками
- Научная работа: Систематический обзор всей литературы по теме за 20 лет
- Кодовая база: Рефакторинг legacy-проекта с миллионами строк кода
- Финансовый аудит: Проверка всех транзакций крупной компании за квартал
Проблема в том, что даже если модель технически поддерживает длинный контекст, качество работы с информацией из середины последовательности часто страдает. Об этом мы писали в гайде как измерить реальный контекст LLM.
Как получить доступ к тестированию (если вы действительно нуждаетесь)
Хотите попробовать? Сначала ответьте себе честно: а действительно ли вам нужен контекст в 1 млн токенов? Или вы просто хотите похвастаться перед коллегами?
Если ответ "да, действительно нужно", вот путь:
- Подготовьте подробное описание use case с конкретными цифрами (сколько токенов нужно, какие задачи решаете)
- Соберите доказательства, что текущие модели (128-200k) не справляются с вашей задачей
- Зарегистрируйтесь в партнерской программе DeepSeek на официальном сайте
- Отправьте заявку с пометкой "1M Context Beta Testing"
- Ждите. Ответ может прийти через неделю, а может и через месяц
Шансы повышаются, если у вас уже есть опыт работы с DeepSeek-V3.2 локально или другими их моделями.
Важно: на 11.02.2026 нет публичного API для модели с 1 млн токенов. Все тестирование происходит через выделенные инстансы с ручным одобрением каждого запроса.
Что будет дальше? Прогнозы на 2026 год
DeepSeek явно готовит почву для чего-то большего. Модель с 1 млн токенов - не самоцель, а шаг к чему-то масштабному.
Судя по утечкам о DeepSeek V4, китайская компания планирует серьезно потеснить западных гигантов. И длинный контекст - лишь один из козырей.
Мой прогноз: к середине 2026 года мы увидим:
- Публичный релиз модели с 1 млн токенов (но с ограничениями по скорости и стоимости)
- Ответ конкурентов в виде аналогичных или даже более длинных контекстов
- Новый виток "гонки вооружений" в мире LLM
- Появление специализированных инструментов для работы с сверхдлинными контекстами (вроде RLM-Toolkit, но проще и доступнее)
А пока что совет простой: не гонитесь за цифрами. 1 млн токенов звучит круто, но в 95% случаев вам хватит и 64k. Сосредоточьтесь на реальных задачах, а не на маркетинговых показателях.
И да, если все-таки решите искать альтернативы - загляните в Models Explorer. Там есть все, что нужно для сравнения.
P.S. Самая большая ирония? Чаще всего проблема не в длине контекста, а в том, что мы не умеем правильно формулировать промпты. Но это уже тема для другой статьи.
