Нейросети с самым большим контекстом в 2026
Рейтинг по размеру окна — для работы с длинными документами
Обновлено: 16 апреля 2026 г. · 20 моделей в рейтинге
Контекстное окно — это максимальный объём текста, который модель «видит» за один запрос. В 2026 флагманы держат 1 миллион токенов (примерно 750 тысяч английских слов или 300-400 тысяч русских) — это полная книга «Война и мир» за один запрос.
Лидеры по контексту: Gemini 2.5/3.1 Pro (1M стабильно, 2M в бете), Claude Sonnet/Opus 4.6+ (1M в бете), GPT-5.4 (1M). Обычные модели (GPT-4o, Llama) — 128-200 тысяч токенов, что тоже много, но для работы с книгами или большими codebase-ами уже маловато.
Важный нюанс — качество на длинных контекстах. Модель может заявлять 1M, но реально «помнить» информацию из начала плохо. Тесты на long-context recall (например, Ruler или NoLiMa) показывают, что на 80-90% контекста качество всё ещё хорошее, дальше — деградация.
| # | Модель | Контекст | Input $/1M | |
|---|---|---|---|---|
1 |  Llama 4 Scout Meta | 10M | $0.11 | Обзор → |
2 |  Gemini 2.0 Flash Google | 1.0M | $0.10 | Обзор → |
3 | Gemini 2.5 Pro Google | 1.0M | $1.25 | Обзор → |
4 |  Claude Opus 4.6 Anthropic | 1M | $5 | Обзор → |
5 | Claude Sonnet 4.6 Anthropic | 1M | $3 | Обзор → |
6 | Muse Spark Meta | 1M | $3 | Обзор → |
7 | Llama 4 Maverick Meta | 1M | $0.27 | Обзор → |
8 | Gemini 3.1 Pro Google | 1M | $2 | Обзор → |
9 |  DeepSeek V4 DeepSeek | 1M | $0.30 | Обзор → |
10 | Claude Opus 4.7 Anthropic | 1M | $5 | Обзор → |
11 |  GPT-5.4 OpenAI | 400K | $2.50 | Обзор → |
12 |  Qwen 3 Alibaba Cloud | 262K | $0.20 | Обзор → |
13 |  Mistral Large 3 Mistral AI | 262K | $0.50 | Обзор → |
14 |  Gemma 4 Google DeepMind | 256K | Free | Обзор → |
15 |  Jamba 1.5 Large AI21 Labs | 256K | $2 | Обзор → |
16 | Codestral Mistral AI | 256K | $0.30 | Обзор → |
17 |  Cursor Agent Cursor | 200K | $20 | Обзор → |
18 |  Windsurf Cognition AI | 200K | $15 | Обзор → |
19 |  GLM-5.1 Zhipu AI | 200K | $1 | Обзор → |
20 |  Amazon Q Developer Amazon | 200K | $3 | Обзор → |
Для большинства повседневных задач 128K токенов достаточно. Длинный контекст нужен для: анализа книги целиком, работы с большой документацией, analyzing больших log-файлов, отвечать по большой codebase. В остальном — экономичнее использовать мелкие модели.
Если у вас очень длинный документ (несколько книг) — смотрите не только контекст, но и RAG-подход: разбиение на куски и поиск релевантных фрагментов. Такой workflow работает на любой модели, даже с контекстом 32K — и часто точнее, чем «засунуть всё в один запрос».
Часто задаваемые вопросы
Что такое 1M токенов в практике?+
Примерно 750 тысяч английских слов. Для русского языка — 300-400 тысяч слов (русский «тяжелее» токенизируется). Это средняя толстая книга, вся документация фреймворка или целый сборник писем за год.
Стоит ли платить за длинный контекст?+
Да, если реально нужен: анализ книги, большая codebase, аудит документации. Нет, если документ можно разбить на куски — это всегда дешевле и часто точнее через RAG.
Какая модель лучше помнит начало длинного контекста?+
На тестах Ruler в 2026 — Gemini 3.1 Pro и Claude Opus 4.6+. У GPT-5.4 провал на 70-80% контекста. У mini-моделей качество падает уже с 50%.
Сколько стоит запрос с 1M токенов?+
На флагманах: Gemini — ~$2.5, Claude Opus — ~$15, GPT-5.4 — ~$2.5. На каждый такой запрос. Для массового использования — неподъёмно, но для одного важного анализа — приемлемо.