Kimi在长文本处理五维度均优于豆包：上下文建模支持200万字符不分段，关键信息抽取完整保留统计术语与出处，逻辑链还原达四级递进，术语跨段落保持一致，且支持多粒度摘要生成；豆包存在截断、漏提、结构扁平、术语漂移及粒度僵化问题。
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如果您需要对数十页PDF论文、百万字专著或复杂财报进行快速提炼，却发现AI生成的摘要遗漏关键论点、混淆逻辑层级或丢失数据细节，则可能是由于模型在长文本语义连贯性建模与关键信息锚定能力上存在差异。以下是针对豆包与Kimi长文阅读总结能力的对比分析步骤：
一、长文本上下文建模能力对比
该能力决定AI能否在超长输入中维持语义一致性，避免因分块处理导致段落间逻辑断裂。Kimi支持200万字符单次输入，采用稀疏注意力与分块加载机制，在处理整本专著时能保持章节级因果链；豆包未公开最大上下文长度，实测对超过80页PDF常触发自动截断，需用户手动分段提交。
1、准备一份含目录、引言、三个核心章节及结论的120页PDF学术报告。
2、分别向Kimi与豆包上传同一文件，不作任何分段提示，直接发出“请生成300字以内结构化摘要，包含研究方法、核心发现与局限”指令。
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3、记录两模型是否主动提示“文件过长需分段”，若未提示则观察摘要中是否出现“前文提及…但未说明具体内容”类模糊指代。
二、关键信息抽取精度测试
此测试聚焦模型识别隐含论据、数据支撑关系及作者立场偏移的能力。Kimi在法律条文与科研论文解析中可定位条款编号与实验组对照关系；豆包更倾向提取显性标题与加粗关键词，对脚注数据与方法论缺陷识别率较低。
1、选取一段含嵌套引用的段落：“如表3所示（p.47），实验组响应率提升23.6%（CI:18.2–27.9），但作者承认样本量不足可能放大I类错误（见附录B）。”
2、要求两模型分别总结该段落，并标注所有数值、统计术语及作者自评表述。
3、核对输出中是否完整保留“CI:18.2–27.9”“I类错误”“附录B”三项要素，缺失任一即判定为关键信息漏提。
三、逻辑结构还原度验证
该维度检验AI能否重建原文论证骨架，而非简单拼接句子。Kimi生成的摘要常保留“问题提出→方法缺陷→数据修正→结论修正”四级递进；豆包摘要多呈现为“现象描述+数据罗列+笼统结论”三层扁平结构。
1、使用含反驳段落的议论文节选：“尽管A理论被广泛接受（Smith,2020），但新证据表明其前提X在Y条件下不成立（Lee,2023）。本文通过Z实验验证了该例外，并推导出修正公式F=α·(1−β)。”
2、指令为“用箭头符号表示论证逻辑链，例如：A理论接受→前提X失效→Z实验验证→公式F推导”。
3、检查输出是否包含至少四个逻辑节点及明确连接词，豆包输出中“→”符号出现次数少于3次即视为结构坍缩。
四、专业术语一致性保持
此测试评估术语跨段落指代稳定性。Kimi在长文本中对同一概念（如“量子退相干”）始终使用相同术语，不擅自替换为近义词；豆包在摘要后半部分易将“梯度下降”简写为“优化算法”，导致技术细节失真。
1、提供含5处“反向传播算法”表述的技术文档片段，其中第3处位于页眉批注，第5处出现在伪代码注释中。
2、要求生成摘要后，用绿色高亮标出所有术语变体。
3、统计“反向传播算法”原始表述出现次数，豆包输出中该短语被替换为“权重更新机制”“误差回传”等非标准表述即计入术语漂移。
五、多层级摘要生成能力
该能力反映模型按需切换摘要粒度的灵活性。Kimi支持“章节级摘要→段落级要点→数据单元快照”三级穿透；豆包仅提供固定300字模板，无法响应“请用20字概括图4结论”类精细指令。
1、上传含6个图表的财报分析报告，定位到“图4：近三年研发投入占比趋势”。
2、向两模型分别发送三组指令：①“用15字说明图4核心趋势”②“用50字解释趋势成因”③“列出图4中2023年具体数值及同比变化”。
3、测量每组指令响应时间，豆包对①③类超短指令返回“请提供更详细需求”提示即判定为粒度适配失败。
