# 长上下文评估 —— NIAH、RULER、LongBench、MRCR

> Gemini 3 Pro 宣传 1000 万 token 的上下文。到 100 万 token 时，8 针 MRCR 掉到 26.3%。宣称的 ≠ 可用的。长上下文评估告诉你正在出货的那个模型的真实容量。

**类型：** Learn
**语言：** Python
**前置要求：** Phase 5 · 13（问答）、Phase 5 · 23（分块策略）
**预计时间：** ~60 分钟

## 问题背景

你有一份 200 页的合同。模型号称 100 万 token 的上下文。你把合同粘进去，问："What is the termination clause?"。模型答了——但答的是封面页，因为终止条款埋在 12 万 token 深处，超出了模型实际关注的范围。

这就是 2026 年的上下文容量鸿沟。规格表说 100 万或 1000 万。现实说其中 60-70% 可用，而"可用"取决于任务。

- **检索（haystack 里单针）：** 在前沿模型上一路到宣称上限都近乎完美。
- **多跳 / 聚合：** 在大多数模型上超过约 128k 就急剧退化。
- **在分散事实上推理：** 第一个翻车的任务。

长上下文评估测量这些维度。这节课点明各个基准、每个实际测什么，以及如何为你的领域搭一个自定义针测试。

## 核心概念

![NIAH 基线、RULER 多任务、LongBench 整体性](../assets/long-context-eval.svg)

**大海捞针（NIAH，2023）。** 把一个事实（"the magic word is pineapple"）放在长上下文里一个受控的深度处。让模型把它检索出来。扫描深度 × 长度。最初的长上下文基准。前沿模型如今已把它刷满；它是必要但不充分的基线。

**RULER（Nvidia，2024）。** 4 大类下的 13 种任务：检索（单键/多键/多值）、多跳追踪（变量跟踪）、聚合（常见词频）、QA。可配置上下文长度（4k 到 128k+）。揭示那些刷满 NIAH 却在多跳上翻车的模型。在 2024 年的发布里，号称 32k+ 上下文的 17 个模型里，只有一半在 32k 处维持住了质量。

**LongBench v2（2024）。** 503 道选择题，8k-2M 词的上下文，六个任务类别：单文档 QA、多文档 QA、长上下文学习、长对话、代码仓库、长结构化数据。真实世界长上下文行为的生产基准。

**MRCR（多轮共指消解）。** 大规模的多轮共指。8 针、24 针、100 针变体。揭示一个模型在注意力退化之前能同时玩转多少个事实。

**NoLiMa。** "非词面的针"。针和查询没有字面重叠；检索需要一步语义推理。比 NIAH 更难。

**HELMET。** 拼接许多文档，从任意一篇里提一个问题。测试选择性注意力。

**BABILong。** 把 bAbI 推理链嵌进无关的 haystack 里。测试 haystack 里的推理，不只是检索。

### 真正该报什么

- **宣称的上下文窗口。** 规格表上的数字。
- **有效检索长度。** 在某个阈值（如 90%）下 NIAH 通过的长度。
- **有效推理长度。** 在那个阈值下多跳或聚合通过的长度。
- **退化曲线。** 准确率对上下文长度，按任务类型分别画出。

给你规格表的两个数：检索有效和推理有效。通常推理有效是宣称窗口的 25-50%。

## 动手构建

### 第 1 步：为你的领域做一个自定义 NIAH

见 `code/main.py`。骨架：

```python
def build_haystack(filler_text, needle, depth_ratio, total_tokens):
    if not (0.0 <= depth_ratio <= 1.0):
        raise ValueError(f"depth_ratio must be in [0, 1], got {depth_ratio}")
    if total_tokens <= 0:
        raise ValueError(f"total_tokens must be positive, got {total_tokens}")

    filler_tokens = tokenize(filler_text)
    needle_tokens = tokenize(needle)
    if not filler_tokens:
        raise ValueError("filler_text produced no tokens")

    # 重复 filler 直到长到能填满 haystack 主体。
    body_len = max(total_tokens - len(needle_tokens), 0)
    while len(filler_tokens) < body_len:
        filler_tokens = filler_tokens + filler_tokens
    filler_tokens = filler_tokens[:body_len]

    insert_at = min(int(body_len * depth_ratio), body_len)
    haystack = filler_tokens[:insert_at] + needle_tokens + filler_tokens[insert_at:]
    return " ".join(haystack)


def score_niah(model, haystack, question, expected):
    answer = model.complete(f"Context: {haystack}\nQ: {question}\nA:", max_tokens=50)
    return 1 if expected.lower() in answer.lower() else 0
```

扫描 `depth_ratio` ∈ {0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0} × `total_tokens` ∈ {1k, 4k, 16k, 64k}。画热力图。那就是你目标模型的 NIAH 卡片。

### 第 2 步：多针变体

```python
def build_multi_needle(filler, needles, total_tokens):
    depths = [0.1, 0.4, 0.7]
    chunks = [filler[:int(total_tokens * 0.1)]]
    for depth, needle in zip(depths, needles):
        chunks.append(needle)
        next_chunk = filler[int(total_tokens * depth): int(total_tokens * (depth + 0.3))]
        chunks.append(next_chunk)
    return " ".join(chunks)
```

像 "What are the three magic words?" 这样的问题需要把三个都检索出来。单针成功并不能预测多针成功。

### 第 3 步：多跳变量追踪（RULER 风格）

```python
haystack = """X1 = 42. ... (filler) ... X2 = X1 + 10. ... (filler) ... X3 = X2 * 2."""
question = "What is X3?"
```

答案需要把三个赋值串起来。前沿模型在 128k 处这里常掉到 50-70% 准确率。

### 第 4 步：在你的栈上跑 LongBench v2

```python
from datasets import load_dataset
longbench = load_dataset("THUDM/LongBench-v2")

def eval_model_on_longbench(model, subset="single-doc-qa"):
    tasks = [x for x in longbench["test"] if x["task"] == subset]
    correct = 0
    for x in tasks:
        answer = model.complete(x["context"] + "\n\nQ: " + x["question"], max_tokens=20)
        if normalize(answer) == normalize(x["answer"]):
            correct += 1
    return correct / len(tasks)
```

报告逐类别准确率。聚合分数藏住了任务级的巨大差异。

## 坑

- **只做 NIAH 评估。** 在 100 万 token 处通过 NIAH，对多跳什么都说明不了。永远跑 RULER 或一个自定义多跳测试。
- **均匀深度采样。** 很多实现只测 depth=0.5。测 depth=0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0——"中间迷失"效应是真的。
- **和 filler 的词面重叠。** 如果针和 filler 共享关键词，检索就变得平凡。用 NoLiMa 式不重叠的针。
- **忽略延迟。** 100 万 token 的 prompt 预填充要 30-120 秒。在准确率之外测量首 token 时间。
- **厂商自报的数字。** OpenAI、Google、Anthropic 都发布自己的分数。永远在你的用例上独立重跑。

## 实际使用

2026 年的栈：

| 场景 | 基准 |
|-----------|-----------|
| 快速合理性检查 | 自定义 NIAH，3 深度 × 3 长度 |
| 生产选型 | 在你目标长度上的 RULER（13 个任务） |
| 真实世界 QA 质量 | LongBench v2 单文档 QA 子集 |
| 多跳推理 | BABILong 或自定义变量追踪 |
| 对话式 | 在你目标长度上的 MRCR 8 针 |
| 模型升级回归 | 固定的内部 NIAH + RULER 测试架，每个新模型都跑 |

生产的经验法则：在你打算用的长度上没跑过 NIAH + 1 个推理任务之前，永远别信一个上下文窗口。

## 拿去用

存为 `outputs/skill-long-context-eval.md`：

```markdown
---
name: long-context-eval
description: Design a long-context evaluation battery for a given model and use case.
version: 1.0.0
phase: 5
lesson: 28
tags: [nlp, long-context, evaluation]
---

Given a target model, target context length, and use case, output:

1. Tests. NIAH depth × length grid; RULER multi-hop; custom domain task.
2. Sampling. Depths 0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0 at each length.
3. Metrics. Retrieval pass rate; reasoning pass rate; time-to-first-token; cost-per-query.
4. Cutoff. Effective retrieval length (90% pass) and effective reasoning length (70% pass). Report both.
5. Regression. Fixed harness, rerun on every model upgrade, surface deltas.

Refuse to trust a context window from the model card alone. Refuse NIAH-only evaluation for any multi-hop workload. Refuse vendor self-reported long-context scores as independent evidence.
```

## 练习

1. **简单。** 搭一个 NIAH，3 深度（0.25, 0.5, 0.75）× 3 长度（1k, 4k, 16k）。在任意模型上跑。把通过率画成 3×3 热力图。
2. **中等。** 加一个 3 针变体。测量每个长度下三针全检索出来的情况。和同长度的单针通过率对比。
3. **困难。** 构造一个变量追踪任务（X1 → X2 → X3，3 跳），嵌进 64k 的 filler 里。在 3 个前沿模型上测准确率。报告每个模型的有效推理长度。

## 关键术语

| 术语 | 人们怎么说 | 它实际是什么 |
|------|-----------------|-----------------------|
| NIAH | 大海捞针 | 在 filler 里埋一个事实，让模型把它检索出来。 |
| RULER | 打了类固醇的 NIAH | 检索 / 多跳 / 聚合 / QA 下的 13 种任务。 |
| 有效上下文 | 真实容量 | 准确率仍维持在阈值以上的长度。 |
| 中间迷失 | 深度偏见 | 模型对长输入中间的内容关注不足。 |
| 多针 | 一次多个事实 | 多处埋点；测注意力玩转能力，不只是检索。 |
| MRCR | 多轮共指 | 8、24 或 100 针共指；揭示注意力饱和。 |
| NoLiMa | 非词面的针 | 针和查询没有字面 token 重叠；需要推理。 |

## 延伸阅读

- [Kamradt (2023). Needle in a Haystack analysis](https://github.com/gkamradt/LLMTest_NeedleInAHaystack) —— 最初的 NIAH 仓库。
- [Hsieh et al. (2024). RULER: What's the Real Context Size of Your Long-Context LMs?](https://arxiv.org/abs/2404.06654) —— 多任务基准。
- [Bai et al. (2024). LongBench v2](https://arxiv.org/abs/2412.15204) —— 真实世界长上下文评估。
- [Modarressi et al. (2024). NoLiMa: Non-lexical needles](https://arxiv.org/abs/2404.06666) —— 更难的针。
- [Kuratov et al. (2024). BABILong](https://arxiv.org/abs/2406.10149) —— haystack 里的推理。
- [Liu et al. (2024). Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts](https://arxiv.org/abs/2307.03172) —— 深度偏见论文。
