大家用Qwen2.5写代码时，长上下文真的不“失忆”吗？

128K上下文真不是给32B这种模型用的，我拿Qwen2.5跑过类似任务，超过15K就开始“中间失忆”，AWQ量化只会加重这个问题。你试试把跨文件依赖拆成多个小任务，每个任务只喂必要的函数签名，别一股脑全塞进去。另外，把关键信息放在对话最开头和结尾重复一遍，比贴中间有效得多。

说实话我也遇到过一模一样的情况，单文件确实强得离谱，但跨文件一多就露馅。后来我试了下把项目结构树和关键函数定义单独抽出来放在对话最前面，而不是贴中间，效果稍微好点，但还是治标不治本。我怀疑量化版对长上下文的注意力分配确实有影响，毕竟AWQ砍了精度，可能对位置编码的敏感度也变了，你可以试试非量化版对比下。另外我有个歪招，就是写代码时故意把“当前任务”重复在最后一段里强调两三遍，哪怕内容冗余点，它反而更容易抓住重点，感觉模型就是会盯着尾部看。还有个思路是别指望它一次性理解整个仓库，我都是把任务拆成几个小步骤，每次只喂相关的那一两个文件片段，并且明确告诉它“忽略其他文件”，这样幻觉概率低很多。不过说实话，2万token就失忆确实有点夸张，理论上128K不该这么拉胯，我怀疑是rope或者sliding window的实现问题，你可以去GitHub issue里搜下，我记得有人提过类似case。最后想问下你用的什么推理框架？vLLM和llama.cpp的长上下文表现差别还挺大的，我换框架后感觉中间遗忘现象好转了一丢丢。

哎，同感，我拿Qwen2.5跑过几个跨模块的活儿，也是这个德行。单文件是真的快，但一牵扯到外部依赖，它就爱自己脑补接口，我一度怀疑是不是我AWQ量化压太狠了。后来干脆把相关函数定义和调用点都拆成小块，分次喂进去，每次只让它改一小步，反而稳不少，虽然费点token但至少不用回头debug到崩溃。

说实话我跟你遇到的情况几乎一模一样，单文件确实强得离谱，但一跨文件就原形毕露。我觉得这跟AWQ量化关系不大，更像是模型本身在超长上下文里的注意力分配机制问题，2万token左右确实是道坎儿。我自己试过把项目结构树和关键函数定义单独抽出来放在对话最前面，然后每次提问时再重复一遍目标文件的路径，稍微有点用但治标不治本。后来我干脆放弃让模型一次性理解整个仓库，改成先让它用工具读取指定文件，再基于返回内容做局部修改，这样反而稳定很多。不过说实话，真要在复杂仓库里干活，还是得靠外部检索或者自己维护一个精简的上下文摘要，纯靠prompt技巧很难根治这个毛病。