先明确上下文需求，再比较模型
RAG 失败往往源于检索与分块设计，而非榜单分数。先明确文档规模、更新频率与是否需多模态输入。Swift Horse 整理公开上下文与模态信息，便于在自建评测前缩小候选。
全球技术栈的 API 兼容性
多家中国实验室提供 OpenAI 兼容接口，便于接入 LangChain、LlamaIndex 或自建网关。请在官方文档核实 base URL、鉴权、工具调用与流式行为；Swift Horse 仅标注格式类型，不保证与 OpenAI 完全一致。
长文档 RAG 场景如何选型中国大模型
面向海外团队：从上下文长度、分块策略与 API 兼容性出发，评估 DeepSeek、Qwen、GLM 等模型在长文档 RAG 中的适用性，不替代官方文档与实测。
使用指南rag企业选型
本文为编辑整理，仅供参考，不构成厂商认证或采购建议。参数与价格请以官方文档为准。