AI大模型长文本文档处理能力大比拼
作者：微信文章最近因为准备做AI项目，需要详细读取分析已有长文本文档中的内容，尽量保留原有内容，只删除不相关的、冗余的、啰嗦的文字内容，作为AI项目知识库的语料。长文本.doc文件内容有560页，80万字长度。通过亲测对比几种大模型的长文本处理能力，得出更好的长文本处理方式。
首先使用阿里通义处理已有长文件，通义系统处理长文本不受内容长度的约束，但是内容分析读取的不太详细，只是总结概括了22条内容，如图所示。
使用腾讯元宝处理长文档时，受到文档内容长度的限制，只能处理30%的文字，如图所示。
当使用字节豆包处理长文件时，也受到内容字数约束，只能处理27%的内容，如图
使用deepseek处理文件时，也只能处理11%的文字内容，如图所示
当使用昆仑万维的天工AI助手处理长文本时，文档直接就传不上去，无法提取分析。如图所示
当使用360纳米AI处理长文档，上传文档和处理分析速度很快，也没有内容文字长度的限制，生成了一个29页共计2万字比较详细的分析处理最终内容，并且可以导出生成新的.doc文件，如图所示。
最后使用长文本AI助手kimi处理文档，也只能处理22%的文字内容。
综上所述，在处理长文本文档时，使用360的纳米AI分析处理内容能力更有效，不会受到文字内容长度的约束限制，处理速度也比较快速，也可以导出分析处理后的文字内容并生成新的文件，无论从性能还是应用方面都是更好的解决方式。
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