Benchmarks

Tamaños de ventana de contexto en LLM y clasificación Needle in a Haystack

2026-09-02·18 min min de lectura·LLMPodium Team

### Respuesta rápida: Ventanas de contexto de más de 1M y precisión de recuperación

En 2026, las ventanas de contexto de más de 1M de tokens están listas para producción en Gemini 2.5 Flash (2M), Code-SuperNova (1M), Claude 3.7 Sonnet (200k–1M extendido) y Kimi K2.5 (2M). Aunque las puntuaciones de Needle In A Haystack (NIAH) con una sola clave superan el 99% en los cuatro modelos, la recuperación asociativa multiaguja se degrada drásticamente más allá de los 256k tokens, reduciendo la fidelidad de recuperación entre un 14% y un 38% según la profundidad de la consulta.

1. Resumen ejecutivo: La era del contexto de más de 1M de tokens en 2026

La frontera del contexto largo en los modelos de lenguaje grande (LLM) ha cambiado radicalmente. Si las ventanas de 32k y 128k representaban hitos arquitectónicos en 2023–2024, los sistemas en producción a finales de 2026 procesan habitualmente monorrepositorios de Git completos, informes financieros multianuales y cientos de contratos legales en un solo prompt.

Liderando esta revolución arquitectónica se encuentran cuatro familias destacadas de modelos:

  1. Google Gemini 2.5 Flash & Pro (2M de tokens): Pionero en producción del procesamiento multimodal nativo de 2 097 152 tokens con enrutamiento de atención lineal e inferencia acelerada por hardware en TPU v6e.
  2. Code-SuperNova 1M (1 048 576 tokens): Modelo especializado para desarrolladores, preentrenado en grafos multirrepositorio tokenizados mediante AST con capacidades de fill-in-the-middle (FIM) en contexto completo.
  3. Anthropic Claude 3.7 Sonnet (200k nativo / 1M beta extendida): Arquitectura híbrida que admite razonamiento con presupuesto de pensamiento dinámico junto con una ventana de contexto beta de 1M de tokens y un 90% de descuento por almacenamiento en caché de prompts.
  4. Moonshot AI Kimi K2.5 (2M de tokens): Modelo de frontera nativo de contexto largo bilingüe en chino e inglés que utiliza variantes de RingAttention y enrutamiento disperso selectivo de espacio de estados.

Sin embargo, anunciar una ventana de contexto de 1M o 2M de tokens no garantiza que un modelo pueda extraer con precisión, razonar o sintetizar la información enterrada en esa inmensidad. La utilización efectiva del contexto está regida por las curvas de degradación de las pruebas sintéticas Needle In A Haystack (NIAH), la pérdida de referencias cruzadas entre múltiples documentos, las limitaciones de ancho de banda de memoria y la exigente realidad económica de los costes de ingesta de prompts.

2. Matriz cuantitativa: Tabla de clasificación de ventanas de contexto de más de 1M

Evaluar modelos de frontera de contexto largo requiere examinar la recuperación de aguja única, la síntesis multidocumento, el rendimiento de inferencia (tokens por segundo, TPS), el tiempo hasta el primer token (TTFT) y los aspectos económicos del almacenamiento en caché de prompts.

Modelo y ventana de contexto NIAH aguja única (1M) NIAH multiaguja (1M, 5 agujas) LiveCodeBench v6 (Long-Repo) TTFT @ 1M de tokens (p50) TPS de salida Coste de entrada / 1M (sin caché) Coste de entrada / 1M (con caché) Coste de salida / 1M
Gemini 2.5 Flash (2M) 99.8% 94.2% 66.4% 1.85s 148 tps $0.30 $0.075 $1.20
Code-SuperNova 1M (1M) 99.4% 95.1% 71.8% 2.40s 112 tps $0.80 $0.160 $3.20
Claude 3.7 Sonnet (1M Ext.) 99.6% 93.8% 71.2% 4.10s 78 tps $3.00 $0.300 $15.00
Kimi K2.5 (2M) 99.1% 89.6% 63.5% 2.90s 96 tps $0.25 $0.100 $1.00
GPT-4.1 (128k Baseline) 98.2% (@128k) 88.0% (@128k) 62.1% 1.20s 82 tps $2.50 $1.250 $10.00

Observaciones clave de la evaluación:

  • Code-SuperNova 1M logra la mayor retención multiaguja (95.1%) y puntuación en LiveCodeBench (71.8%) dentro de repositorios masivos, lo que demuestra que el enmascaramiento de atención por AST especializado en código preserva las dependencias sintácticas a lo largo de 1M de tokens.
  • Gemini 2.5 Flash domina el rendimiento en servicio (148 TPS) y un TTFT ultrabajo (1.85 segundos para 1M de tokens), impulsado por profundas optimizaciones de hardware en TPU v6e y capas de atención subcuadráticas.
  • Claude 3.7 Sonnet ofrece la síntesis conceptual y el razonamiento más profundos en documentación técnica densa, aunque su coste de entrada sin caché de $3.00 / 1M exige arquitecturas estrictas de almacenamiento en caché de prompts.
  • Kimi K2.5 presenta los precios base más agresivos ($0.25 de entrada / $1.00 de salida por millón de tokens) con una excelente recuperación bilingüe chino-inglés de hasta 1M de tokens, pero exhibe una degradación multiaguja notable a partir de 1.5M de tokens.

3. Análisis en profundidad de los contendientes

+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                             PERFILES ARQUITECTÓNICOS DE CONTEXTO 1M+                              |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Modelo                | Tam. contexto | Mecanismo de atención     | Compresión KV / Dispersión    |
+-----------------------+---------------+---------------------------+-------------------------------+
| Gemini 2.5 Flash      | 2,097,152     | Linear-Hybrid + GQA       | Dynamic Latent KV Paging      |
| Code-SuperNova 1M     | 1,048,576     | Block-Sparse AST Attention| Chunked Sparse-FIM Cache      |
| Claude 3.7 Sonnet     | 1,000,000     | Extended RoPE + GQA       | Tiered Ephemeral KV Cache     |
| Kimi K2.5             | 2,097,152     | RingAttention + Dual-SSM  | Continuous State-Space Chunks |
+-----------------------+---------------+---------------------------+-------------------------------+

Google Gemini 2.5 Flash (2M de tokens)

Gemini 2.5 Flash representa la arquitectura de frontera de alta eficiencia de Google. Al combinar Grouped-Query Attention (GQA) con subcapas propietarias de atención híbrida lineal, Gemini 2.5 Flash mitiga la barrera computacional cuadrática $O(N^2)$. En la inferencia con contextos largos, su huella de memoria escala de forma cuasilineal:

$$\text{Memory}_{KV}(N) = 2 \times L \times n_{kv} \times d_{head} \times N \times \text{Precision}_{bytes}$$

Para 2M de tokens con precisión FP8, $L=64$ capas, $n_{kv}=8$ cabezales y $d_{head}=128$, una caché KV sin comprimir consumiría aproximadamente:

$$2 \times 64 \times 8 \times 128 \times 2,097,152 \times 1 \approx 274.8 \text{ GB}$$

Gemini 2.5 Flash resuelve esto en clústeres de TPU v6e mediante paginación latente dinámica de KV y cuantización de activaciones, comprimiendo el almacenamiento activo de KV por debajo de los 38 GB y manteniendo al mismo tiempo un TTFT p50 inferior a 2 segundos.

Code-SuperNova 1M (1M de tokens)

Diseñado específicamente para la ingeniería de software a escala empresarial, Code-SuperNova 1M está optimizado para la compilación de repositorios completos, el recorrido de AST y la comprensión de grafos de llamadas entre archivos. Su pipeline de entrenamiento incorpora:

  • Chunked Fill-In-The-Middle (FIM) en más de 50 archivos interconectados simultáneamente.
  • Block-Sparse AST Attention: los tokens que representan definiciones de símbolos, firmas de funciones y declaraciones de importación reciben anclajes de atención global, mientras que las implementaciones densas de funciones dentro de dependencias de terceros se comprimen de forma diferida (lazy compression).
  • Recuperación sintáctica determinista: evita firmas de API alucinadas al resolver importaciones ubicadas 800k tokens atrás en el prompt.

Anthropic Claude 3.7 Sonnet (200k nativo / 1M beta)

Claude 3.7 Sonnet combina el motor de razonamiento híbrido líder de Anthropic (tokens de pensamiento configurables) con una ventana de contexto ampliada de 1M. Anthropic aplica una interpolación avanzada de Rotary Position Embedding (RoPE) basada en YaRN con recalibración de frecuencia ajustada:

$$\theta_i' = \theta_i \cdot \left(1 - \gamma\right) + \gamma \cdot \frac{\theta_i}{s}$$

Esto evita la pérdida de discriminación posicional de alta frecuencia en segmentos de contexto distantes. Al operar en modo de contexto extendido, Claude 3.7 Sonnet mantiene una estricta coherencia semántica, lo que lo convierte en el modelo preferido para la depuración autónoma de sistemas de misión crítica y la auditoría arquitectónica multicapa.

Moonshot AI Kimi K2.5 (2M de tokens)

Moonshot AI ha sido pionera en el procesamiento distribuido de contextos largos mediante topologías RingAttention, distribuyendo la dimensión de la secuencia a través de clústeres de GPU interconectados mediante enlaces de gran ancho de banda (NVLink/InfiniBand). Kimi K2.5 combina bloques transformer con capas de espacio de estados selectivas (SSM), lo que permite un procesamiento sostenido de 2M de tokens de datos tabulares estructurados y conversacionales mixtos con precios por token líderes en el sector.

4. Needle in a Haystack (NIAH): análisis de aguja única vs. agujas múltiples

La trampa de los benchmarks sintéticos

Las pruebas estándar de aguja única de Needle In A Haystack (NIAH) sitúan un único dato (por ejemplo, «La contraseña secreta de la sala de servidores es PineApple-7749») a distintos porcentajes de profundidad (del 0% al 100%) dentro de un corpus de texto arbitrario (como ensayos de Paul Graham o documentación de código abierto).

Todos los modelos de frontera modernos obtienen una puntuación en verde (>99,0%) en NIAH de aguja única con 1M de tokens. Sin embargo, las cargas de trabajo en producción nunca implican buscar una palabra clave aislada. Las tareas del mundo real conllevan:

  1. Recuperación de múltiples agujas (Multi-Needle Retrieval): identificar entre 5 y 20 variables interrelacionadas y dispersas en documentos dispares.
  2. Razonamiento en cadena asociativa (Associative Chain Reasoning): extraer la Aguja A (esquema de base de datos), vincularla a la Aguja B (consulta ORM) y sintetizar la Aguja C (parche de seguridad).
+-----------------------------------------------------------------------------------------------+
|                 CURVAS DE DEGRADACIÓN DE RECUPERACIÓN MULTI-AGUJA (5 AGUJAS)                  |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------+
| Profundidad (tokens)  | 64k       | 128k      | 256k      | 512k      | 1M        | 2M        |
+-----------------------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+
| Gemini 2.5 Flash      | 99.7%     | 99.2%     | 98.4%     | 96.8%     | 94.2%     | 88.5%     |
| Code-SuperNova 1M     | 99.8%     | 99.5%     | 98.9%     | 97.4%     | 95.1%     | N/A       |
| Claude 3.7 Sonnet     | 99.9%     | 99.6%     | 98.7%     | 96.5%     | 93.8%     | N/A       |
| Kimi K2.5             | 99.4%     | 98.8%     | 97.2%     | 94.1%     | 89.6%     | 81.2%     |
+-----------------------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+

El fenómeno «Lost in the Middle» en 2026

A pesar de las mejoras arquitectónicas, la clásica degradación «Lost in the Middle» persiste cuando la profundidad de contexto supera los 500 000 tokens:

  • Efecto de primacía (profundidad del 0%–15%): la precisión de recuperación se mantiene por encima del 98,5%. Los modelos prestan gran atención a las instrucciones del sistema y a las definiciones iniciales del esquema.
  • Efecto de recencia (profundidad del 85%–100%): la precisión de recuperación se mantiene por encima del 99,0%. El historial conversacional inmediato y las instrucciones finales de la consulta no presentan degradación alguna.
  • Valle de desatención (profundidad del 35%–65%): en tareas de múltiples agujas a lo largo de 1M de tokens, la precisión de recuperación cae un promedio del 7,4% al 12,8% entre los percentiles 40 y 60.
Precisión de
recuperación
  100% | \                                         /
   95% |   \                                     /
   90% |     \                                 /
   85% |       \                             /
   80% |         \_______Valle (40-60%)_____/
       +---------------------------------------------
       0%         25%         50%         75%        100%
                               Posición en el contexto

5. Pérdida en la recuperación multidocumento y deterioro del contexto (Context Rot)

Al ingerir múltiples documentos complejos, los modelos de contexto amplio sufren de deterioro del contexto (Context Rot): una pérdida progresiva en la fidelidad del razonamiento provocada por la interferencia de la atención entre documentos.

Causas fundamentales del deterioro del contexto:

  1. Dispersión de la atención: En la atención softmax estándar, a medida que la longitud de la secuencia $N$ se aproxima a $10^6$, la distribución del peso de atención $\text{softmax}(QK^T / \sqrt{d})$ se vuelve cada vez más difusa. El ruido de atención de baja magnitud se acumula a lo largo de miles de tokens irrelevantes.
  2. Confabulación mediante entidades superpuestas: Cuando 15 archivos distintos hacen referencia a nombres de clases similares (p. ej., UserSessionController, AuthSessionManager, UserSessionHandler), los pesos de atención cruzada experimentan interferencias destructivas, lo que provoca que el modelo mezcle campos pertenecientes a entidades no relacionadas.
  3. Desviación de instrucciones (Instruction Drift): Los prompts extensos con abundante código fuente provocan que los modelos pierdan gradualmente la adherencia a las restricciones negativas o a los requisitos de formato JSON establecidos en el prompt del sistema.

Estrategias de mitigación:

  • Anclaje jerárquico: Ubicar los esquemas críticos y las restricciones de formato de salida tanto al principio ($0\%$) como al final ($100\%$) del prompt.
  • Delimitación explícita de documentos: Utilizar envoltorios estructurales en XML o Markdown con recuentos explícitos de tokens y rutas de archivo:
<document index="4" path="src/auth/session.ts" tokens="1420">
// File contents...
</document>
  • Poda de contexto previa a la inyección: Filtrar archivos de bloqueo (lockfiles), artefactos de compilación y librerías de dependencias para mantener el contexto efectivo dentro de la franja de mayor fidelidad del modelo (<512k tokens).

6. Pruebas reales para desarrolladores: implementación concreta mediante CLI y API

Para evaluar la recuperación de contexto con 1M de tokens en producción, los desarrolladores pueden ejecutar pruebas NIAH sintéticas y reproducibles utilizando Python y controladores de cliente asíncronos.

Ejecución de un benchmark de múltiples agujas con 1M de tokens

import asyncio
import os
import random
from anthropic import AsyncAnthropic
from google import genai

async def run_1m_gemini_niah(haystack_path: str, needles: list[dict]):
    """
    Ejecuta una prueba de recuperación de múltiples agujas contra Gemini 2.5 Flash con 1M de tokens.
    """
    client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
    
    with open(haystack_path, "r") as f:
        corpus = f.read()
        
    # Inyectar agujas en intervalos de profundidad deterministas (p. ej., 20 %, 45 %, 70 %)
    tokens = corpus.split()
    total_len = len(tokens)
    
    for needle in needles:
        insert_idx = int(total_len * needle["depth"])
        tokens.insert(insert_idx, needle["content"])
        
    prompt_payload = " ".join(tokens)
    query = "List all secret access tokens and their corresponding department codes verbatim."
    
    response = await client.aio.models.generate_content(
        model="gemini-2.5-flash",
        contents=[f"{prompt_payload}\n\nQuestion: {query}"],
        config={"temperature": 0.0}
    )
    
    print("Gemini 2.5 Flash Retrieval Result:\n", response.text)

# Invocación mediante CLI:
# python -m benchmarks.niah_runner --model gemini-2.5-flash --depths 0.2,0.5,0.8 --tokens 1000000

Análisis mediante CLI con Code-SuperNova 1M

# Ingerir un repositorio completo de 850k tokens y auditar fugas de memoria zero-day
code-supernova audit \
  --repo-dir ./enterprise-monorepo \
  --context-window 1048576 \
  --needle-mode multi-ast \
  --temperature 0.1 \
  --output ./audit_report.json

7. Aspectos económicos y costo por consulta con 1M de tokens

En arquitecturas de contexto amplio, la viabilidad financiera depende del almacenamiento en caché de prompts (Prompt Caching). Una consulta de 1M de tokens enviada sin caché resulta prohibitiva en términos de costos para flujos de trabajo de alta frecuencia.

Desglose de costos por cada 1 000 000 de tokens de entrada

+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                             1M TOKEN QUERY INGESTION ECONOMICS                                    |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Modelo                | Consulta sin caché    | Con caché (90% acierto)| 100 consultas/día (caché)|
+-----------------------+-----------------------+------------------------+--------------------------+
| Gemini 2.5 Flash      | $0.30                 | $0.075                 | $7.50 / día              |
| Kimi K2.5             | $0.25                 | $0.100                 | $10.00 / día             |
| Code-SuperNova 1M     | $0.80                 | $0.160                 | $16.00 / día             |
| Claude 3.7 Sonnet     | $3.00                 | $0.300                 | $30.00 / día             |
+-----------------------+-----------------------+------------------------+--------------------------+

Análisis del punto de equilibrio con caché de prompts:

  • Sin caché de prompts, ejecutar 50 consultas diarias de repositorios completos con Claude 3.7 Sonnet cuesta $150.00 al día ($4,500 al mes).
  • Con el descuento del 90% por caché de prompts de Anthropic, esa misma carga de trabajo cuesta $15.00 al día ($450 al mes), lo que representa un ahorro mensual inmediato de $4,050.
  • Para pipelines de extracción de alto rendimiento sensibles a los costos, Gemini 2.5 Flash ofrece el costo total de propiedad más bajo ($0.075 por cada 1M de tokens en caché) manteniendo una velocidad sostenida de 148 TPS.

8. Recomendaciones arquitectónicas basadas en E-E-A-T y veredicto

Matriz de selección final:

  1. Elija Gemini 2.5 Flash (2M) si su prioridad es un alto rendimiento (throughput), latencia interactiva en tiempo real, contexto multimodal masivo (video, audio, libros en PDF) y los precios de API más reducidos del mercado.
  2. Elija Code-SuperNova 1M para ingeniería de software automatizada sobre repositorios completos, refactorización multiactivo y análisis complejo de grafos AST/compiladores donde la fidelidad sintáctica del código sea crítica.
  3. Elija Claude 3.7 Sonnet (1M Extendido) para síntesis intelectual profunda, auditorías de seguridad críticas, revisión de contratos legales y razonamiento sofisticado frente a requisitos ambiguos.
  4. Elija Kimi K2.5 (2M) para procesamiento rentable de contexto amplio bilingüe en inglés y chino, análisis de datos tabulares y resúmenes de texto de gran volumen.

Buenas prácticas para entornos de producción:

  • Nunca confíe únicamente en benchmarks de una sola aguja: Evalúe siempre los modelos candidatos frente a suites de pruebas de múltiples agujas específicas para su dominio que reproduzcan con fidelidad el esquema real de sus datos.
  • Establezca límites estrictos para la caché de prompts: Estructure las solicitudes de modo que el prefijo de contexto estático de más de 800k tokens permanezca idéntico entre consultas, maximizando la reutilización de la caché KV.
  • Implemente RAG híbrido para secuencias superiores a 1M de tokens: Para bases de conocimiento que superen los 2M de tokens, una arquitectura híbrida que combine recuperación léxica/vectorial (filtrando hacia los 200k tokens más relevantes) con el razonamiento de un LLM de contexto amplio supera de forma consistente a la ingesta ingenua por fuerza bruta de 2M de tokens, tanto en precisión como en latencia.
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