AI 多轮对话的核心考验是「记住约束并持续执行」：长对话进行到十几轮后，有的模型还记得你开头交代的格式要求，有的已经把早先的规定忘干净。对比各家表现，别看单轮问答质量，设计一组多轮测试任务，从跑偏时机、约束保持、纠错恢复三个角度记录，结论才有参考价值。
跑偏是怎么发生的
跑偏有三个来源：上下文稀释——对话越长，早期指令在窗口中的相对位置越靠前，模型分配的注意力越少；指令冲突——中途的新要求与旧要求打架时，模型可能悄悄舍弃其中一方；话题牵引——讨论中出现的联想内容把模型带向岔路。理解来源后就能针对性设计测试：长任务、中途改需求、插入闲聊再拉回，分别对应三种跑偏模式，以 DeepSeek 为代表的各家模型都可以用同一组题横测。
设计一组多轮测试题
测试模板可以照这个搭：第一轮布置一个多步任务并附带三条明确约束（比如「输出保持表格格式」「每条不超过二十字」「不要出现英文」）；中间五到八轮穿插与主线相关但形式不同的追问；第八轮左右追加一条新约束；最后回到主线任务，检查三条旧约束是否还被遵守。记录三个数据点：第几轮开始出现格式松动、新约束加入后旧约束是否被挤掉、提醒一次后能否恢复。同样的题在不同模型上跑，结果放一张表里对比。测试环境保持一致：同一时段、同样的提问方式、不带历史记录的新对话，变量控制住，跑出来的对比才有意义。
记忆与执行要分开测
对比时把两个能力分开看。记忆能力指能否复述早期的关键信息，可以用「我们第一轮说过的三条要求是什么」直接检测；执行能力指在生成中持续遵守约束，模型可能记得住却做不到，比如复述时条条在列，输出时照样超字数。两个能力并不等同，评测时各记各的分。社区里常说的「某某模型健忘」，多数情况是执行滑坡而非记忆丢失，定位清楚问题才知道怎么补救。
长对话的维护习惯
不管用哪家模型，几个习惯都能显著降低跑偏：重要约束每隔几轮重申一次，用一句提醒带过；阶段性结论让模型复述确认后再继续；发现跑偏时先拉回主线再推进，别在岔路上纠缠；单场对话尽量聚焦一个任务，多任务分开开。这些习惯与模型选择同样重要，工具再强也需要好的使用姿势配合。重申约束的时机也有规律，每完成一个阶段性产出后顺手重申一次，比固定轮数更贴合任务节奏。
按对话长度选工具
选型建议按真实场景定：日常十几轮以内的对话，主流模型差异不大，响应速度与价格权重更高；几十轮的重度场景（长文协作、连续迭代方案），优先选上下文窗口长、社区口碑里「记性」好的模型，并以自己的实测为准；需要跨对话延续记忆的任务，考虑带记忆功能的产品，具体机制与效果以官方说明为准。各家迭代快，每个季度把测试题重跑一遍，结论保持新鲜。对比结果存成记录，附上测试日期与所用版本号，下次复测时对照，模型能力的进退就有了纵向坐标。
上下文很长的对话，谁家更不容易忘事？
- 对话跑偏后还能救回来吗？：能，重申约束并要求模型按新指令重新输出即可；救两次仍反复跑偏，就开新对话重组有效条件，别恋战。
- 上下文窗口大的就不跑偏吗？：不一定，窗口是容量，注意力分配是另一回事，窗口大只说明装得多，不代表记得牢。
- 测试结论能保持多久？：模型与产品更新频繁，横向结论的有效期大约一个季度，重要的选型决策前重测一次更稳妥。
