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。

同感，2万token确实是分水岭，我拿32B试过把项目结构说明放中间，结果它答到一半突然开始引用旧版函数名。感觉AWQ量化对长上下文的影响比想象中大，建议你试试FP8或者直接上原版，体感差异挺明显的。

另外我摸索出的土办法是，真要跨文件就拆成多轮对话，每轮只喂当前要改的文件，把依赖的函数签名用注释形式贴在最前面，末尾再强调一遍关键参数类型。这样失忆率能降不少，但别指望它自己主动去联想上下文。

还有个比较玄学的点，代码块之间插入一段中文总结当前进度，比纯代码堆砌要管用，可能模型对自然语言的注意力锚点更敏感。你要是试出更好的招也分享下。

同为开源党顶一个，我拿Qwen2.5-Coder处理过大概3万token的微服务调用链，确实有你说的“中段失忆”现象，但感觉更像是对位置编码的敏感度问题，不是单纯量化导致的。我的土办法是把跨文件的关键函数签名和类型定义单独摘出来塞在系统提示词里，而不是放在对话中部，让模型每次生成前都先“复习”一遍，效果比直接贴代码片段好不少。另外AWQ版和原版在长上下文上的差异我实测过，原版FP16会稳一点，但显存不够就没办法了。

同感，我拿32B跑一个多文件的中型项目也踩过这坑。单文件确实猛，但一跨文件就露馅，尤其函数签名和import关系，瞎编概率直线上升。后来试了下把关键定义放最前面+最后面重复一遍，稍微好点，但超20K后中段信息还是会被“选择性遗忘”，感觉更像架构层面的注意力分配问题。另外AWQ量化在长上下文下确实会更明显，我对比过FP16，失真度有差距，你可以先换非量化版试试。

同样用AWQ量化跑过，32B在长上下文上确实有这毛病，超过2万token后中段信息衰减挺明显。不过我觉得量化可能放大了这个问题，试过FP16版本会好一些，但也只是缓解。跨文件场景我现在基本靠拆任务，先让它单独理解每个文件结构，再分步生成调用逻辑，别指望它一口气全记住。另外有个小技巧，把关键函数签名放在对话最末尾重复一遍，比贴在中段管用很多。

说实话我也有同感，Qwen2.5在短上下文里确实猛，但一拉长就有种“顾头不顾腚”的既视感。我试过32B的FP16和AWQ，感觉量化对长程注意力影响没那么大，更多是模型本身在超长序列下的注意力分配问题，中段信息容易被稀释掉。你提到2万token是个坎，我这边测试下来也差不多，超过这个量它就开始“选择性失明”了。

我自己在复杂仓库上勉强能用起来的办法是，把任务拆成“小步快跑”，每次只让它看一个文件或一个函数定义，改完再喂下一个，绝不一次性把整个项目结构塞进去。另一个技巧是，在对话里强制它“复述”你要它参考的关键签名，比如先问“这个函数的参数是什么”，等它确认后再让它写调用代码，相当于给它一个显式的“记忆锚点”。

不过说实话，跨文件协作目前还是得靠外部工具辅助，比如用脚本把相关符号自动提取成摘要再喂给它，靠纯对话流维护状态确实不现实。你用的AWQ版本是4bit还是8bit？我怀疑量化精度在中长上下文上也会放大误差，但没做严格对比，纯属猜测。

量化版背锅了，AWQ砍精度对长程注意力影响挺明显的，换FP16试试能好点。

128K上下文听着唬人，实际用起来感觉跟GPT-4的128K完全两码事，中段信息丢失这问题我也遇到过，感觉不是量化版的锅，AWQ主要影响精度，注意力机制本身就这样。我现在做法是拆任务，让每个对话只聚焦一个文件，跨文件引用直接明写函数签名，别指望它自己翻上下文。复杂仓库还是得配合检索工具，纯靠长上下文硬刚确实不现实。

说实话我之前也试过32B的AWQ，2万token一过就明显感觉它“心不在焉”，后来换了FP8版本稍微好点，但也就好一点。我觉得这模型设计上就偏重局部注意力，跨文件还是手动把关键接口抽出来放最后吧，或者干脆分步让它先总结再改，反正别把它当全知全能用。

我之前也遇到过类似情况，感觉不是AWQ量化的锅，FP16版本跨文件照样会飘。长上下文模型普遍存在“中间遗忘”问题，Qwen2.5也不例外，2万token后中段信息衰减挺明显的。我的土办法是把关键函数签名和类型定义抽出来，放在prompt最前面和最后面各贴一遍，中间只放当前要改的代码，命中率能高不少。

AWQ量化对长上下文确实有影响，我对比过GPTQ和原版，量化版在超过1.5万token后中段召回掉得挺明显。但更关键的是Qwen2.5的注意力实现，它那个128K是理论值，实际有效窗口大概也就3-4万。你试试把跨文件函数签名单独抽成一个精简的接口文件喂给它，别贴整段代码，能好不少。

量化版确实容易这样，我换回FP16后中段遗忘好多了。