在模型名称中，括号内的 32k 通常指模型的 上下文窗口长度（Context Window），即模型单次能处理的 最大 token 数量为 32,000（32k）。这是衡量模型长文本处理能力的重要指标。

具体说明：

1. 上下文窗口的作用
   模型通过上下文窗口理解输入内容，窗口越大，能处理的文本越长（例如长文档分析、多轮对话）。若输入超过窗口限制，通常需要截断或分段处理。

2. 32k 的典型应用场景

   • 长文本总结（如论文、技术文档）
   • 多轮复杂对话（如客服、心理咨询）
   • 长代码文件的分析与生成

3. 对比参考

   • GPT-4 标准版：8k 上下文
   • GPT-4 Turbo：128k 上下文
   • Claude 3：200k 上下文
   • DeepSeek 自家的 MoE-16x1.8B 模型则支持 128k 上下文，说明 32k 属于中等配置。

扩展知识：

• Token 是什么？
  1 token ≈ 0.75 个英文单词 或 1.5 个汉字，32k token 约等于 24,000 英文单词或 48,000 汉字。

• 窗口限制的影响
  若输入超过 32k，模型会遗忘超出部分的信息，因此超长文本需要分段处理或选择更大窗口的模型（如 DeepSeek 128k 版本）。

如果需要处理超长文本，建议关注模型的 外推能力（能否通过微调突破窗口限制）或 RAG 技术（检索增强生成）。