在26种人类语言中，AI的“母语”竟是波兰语！英语表现尴尬。AI提示工程的“意外之王”：波兰语击败中文、日语，英语甚至没进前五！
研究人员推出多语言长文本基准测试ONERULER，覆盖26种语言，发现波兰语在长文本任务中表现最佳，英语仅排第六，低资源语言与高资源语言性能差距随文本长度增加而扩大。
有趣的是，尽管可用于训练的波兰语数据量远小于英语或汉语数据量，但人工智能系统却表现出了对波兰语的深刻理解。
相比之下，汉语的表现明显较差，在测试的 26 种语言中排名倒数第四。
以下是对话式人工智能中最有效的十大语言：
- - 波兰语 88%
- - 法国 87%
- - 意大利语 86%
- - 西班牙语 85%
- - 俄罗斯 84%
- - 英语 83.9%
- - 乌克兰语 83.5%
- - 葡萄牙语 82%
- - 德国 81%
- - 荷兰语 80%
波兰语吊打英语？长上下文大模型的真实战斗力被彻底暴露！
最近一篇发表在COLM 2025顶会的论文，直接把全球最火的大模型集体拉到多语言“马拉松考场”狠狠测了一遍——结果你绝对想不到：英语居然连前三都没进？波兰语居然拿了第一？ 更离谱的是，只要提示里加一句“如果找不到答案就回答‘无’”，模型立马原地懵逼，疯狂乱答“无”，哪怕答案明明就在眼前！
这篇爆火论文叫《One Ruler to Measure Them All》，中文翻译就是“一把尺子量遍天下”，搞了个新基准叫ONERULER，专门测大模型在超长上下文、多语言、跨语言场景下的真实能力。别小看这个测试，它不只看模型能不能从128K字里揪出关键信息，还专门设了“陷阱题”——比如“答案根本不存在”，看模型敢不敢承认自己找不到。结果？连OpenAI的o3-mini-high这种顶级推理模型都栽了大跟头！
先给大家划重点：这可不是普通测试，它覆盖26种语言，从英语、中文、日语、韩语这些主流语种，到斯瓦希里语、塞索托语这种低资源语言全包括。上下文长度从8K一路飙到128K，整整16倍！测试任务也超狠：不仅有经典的“大海捞针”（NIAH），还有“多针检索”“无针识别”“高频词统计”这种高难度组合拳。一句话：真实用户怎么用，它就怎么考！
一、论文作者是谁？背景够硬吗？
别急，咱们先看看搞出这个“照妖镜”的团队什么来头。这篇论文来自马里兰大学、麻省大学阿默斯特分校和微软研究院的联合团队，核心作者包括Yekyung Kim、Jenna Russell、Marzena Karpinska和Mohit Iyyer——个个都是NLP领域响当当的名字。
尤其是通讯作者Mohit Iyyer，麻省大学阿默斯特分校的副教授，长期深耕语言模型评估、多语言理解和长上下文建模，是业内公认的“大模型质检员”。而微软的Marzena Karpinska则专注低资源语言和长文本评估，之前就做过“小说级摘要”等高难度任务。这支队伍不仅懂技术，更懂怎么“刁难”AI——所以ONERULER的题目设计，堪称“科学又毒辣”。
整个项目他们花了上千美元，专门雇了25位母语者，把所有指令和测试词表逐字逐句翻译成目标语言，确保每个prompt都地道自然。这不是随便用个翻译软件糊弄的事，而是真正从语言文化底层出发的严谨测试。这波专业度，必须点赞！
二、ONERULER到底测了啥？七大战役全解析！
ONERULER可不是简单翻译英文题，而是基于经典RULER基准升级的“多语言地狱模式”，总共七大任务，全是为长上下文量身定制：
1. 单针检索（S-NIAH）
最经典的“大海捞针”：128K字的书里插一句“‘森林’的魔法数字是2978103”，然后问你“森林”的魔法数字是多少。看起来简单对吧？但作者们加了个致命细节：提示里明确写着——“如果找不到，请回答‘无’”。就这一句，直接让所有模型准确率暴跌30%以上！因为模型开始怀疑人生：“是不是我真的漏看了？保险起见先答‘无’吧……”
2. 多关键词检索（MK-NIAH）
上下文里插四个不同词的魔法数字，比如“森林”“桌子”“咖啡”“苹果”，但问题只问“森林”。模型必须精准定位关键词，不能被其他三个“针”带偏。这考验的是注意力聚焦能力。
3. 多值检索（MV-NIAH）
更狠！同一个词“女王”，对应四个不同数字：6445721、4532661、3011363、5023114。模型必须把四个全找出来，漏一个就算错。很多模型在这里“偷懒”，只答第一个就收工。
4. 多查询检索（MQ-NIAH）
一次问两个词，比如“河流”和“岛屿”的魔法数字。模型要同时检索两个目标，不能顾此失彼。有意思的是，模型在双目标任务上反而比单目标表现更好！为啥？因为单目标时更容易被“无”选项吓到，双目标反而激发了它的检索本能。
5. 无针识别（NONE-NIAH）
全新题型！上下文有针，但问题问的是一个根本不存在的词。比如问“龙”的魔法数字，但全文压根没提“龙”。模型必须果断回答“无”。结果？这是所有任务里准确率最低的，连顶级模型都频频误判成某个存在的词。
6. 高频词统计-简单版（CWE-easy）
给一个128K长的单词列表，其中10个词重复30次，其他词只出现3次。模型要找出Top10高频词。听起来容易？但人类扫一眼就知道，模型却要逐字计数，还得抵抗tokenization干扰。所有模型平均准确率不到32%，长上下文一上来直接崩盘。
7. 高频词统计-地狱版（CWE-hard）
把高频词设为出现20次，低频词出现10次——差距缩小一半。结果？全军覆没，准确率接近0%！ 连Gemini 1.5 Flash这种王者都抓瞎。这说明大模型的“统计归纳”能力，在超长文本面前几乎为零。
三、震惊结果：英语第六？中文倒数？波兰语封神？
这才是最炸裂的部分！大家一直以为，英语和中文因为训练数据最多，肯定是长上下文王者。但ONERULER打脸了：
- 波兰语（Polish）高居榜首！ 在64K和128K长上下文中，平均准确率高达88%，力压群雄。
- 英语只排第六，准确率83.9%，被俄语、乌克兰语、波斯语、法语、西班牙语轮番超越。
- 中文（简体）直接掉到倒数第四，准确率仅62.1%，比很多低资源语言还惨！
为啥？论文分析指出：模型在斯拉夫语族（波兰、俄、乌）、罗曼语族（法、西、意）、日耳曼语族（德、荷）表现最好，这些语言用拉丁或西里尔字母，形态复杂但数据质量高。而中文、日语、韩语等非拉丁语系，尽管资源丰富，却因tokenization效率低、字符集庞大，在长文本中反而吃亏。
更可怕的是资源鸿沟：高资源语言（维基百科文章>25万）和低资源语言（印地语、斯瓦希里语、塞索托语、泰米尔语）之间的差距，从8K的11%拉大到128K的34%！也就是说，上下文越长，模型对小语种越不友好。这说明当前大模型的长上下文能力，根本没在低资源语言上好好训练过。
四、模型大乱斗：谁是真王者？谁在裸泳？
论文测了7个主流模型：Qwen 2.5（7B/72B）、Llama 3.1（8B）、Llama 3.3（70B）、Deepseek-R1（仅英）、Gemini 1.5 Flash、OpenAI o3-mini-high。
结果排名如下：
1. Gemini 1.5 Flash：全能王者，尤其在长上下文和低资源语言上表现稳定，塞索托语都能打。
2. Qwen 2.5 72B：国产之光，72B大模型实力强劲，长上下文仅次于Gemini。
3. Llama 3.3 70B：中规中矩，但对低资源语言几乎放弃治疗。
4. o3-mini-high：推理强但检索弱！在英语128K准确率仅67%，但在波兰语高达92%——严重偏科。
5. 小模型集体翻车：7B~8B级别的Qwen和Llama，在长上下文里准确率断崖式下跌。
最离谱的是o3-mini-high的行为：它答错时，生成的推理token比答对时多出好几倍！比如正确答案只需50个字，它却写500字“内心戏”：“我反复检查了三遍，可能真的没有……虽然第六感告诉我有，但为了严谨……”——典型的“过度思考”。而Deepseek-R1更夸张，直接把上下文按章节拆解，像侦探一样逐章搜索，结果经常超token上限，答不出来。
五、跨语言测试：指令语言竟影响20%准确率？
ONERULER还做了个神操作：上下文用一种语言，指令用另一种语言。比如上下文是韩语，但问题是用英语写的。结果发现：指令语言的选择，能让准确率波动高达20%！
- 当上下文是英语，指令换成韩语，64K准确率从91%暴跌到71%。
- 但当上下文是韩语，指令换成英语，128K准确率反而从61%提升到77%！
这说明：模型对指令语言的理解，直接影响它对上下文的处理能力。如果你用低资源语言下指令，哪怕内容是高资源语言，模型也会“降智”。这对全球AI产品设计是个重大警示：不能只翻译界面，指令和上下文的语言匹配度至关重要！
六、致命弱点：“无”选项成最大漏洞
整篇论文最讽刺的发现：加入“无答案”选项后，所有模型准确率大幅下滑。明明在S-NIAH任务中答案一定存在，但只要提示里写了“可答无”，模型就开始疯狂误判。
- o3-mini-high在英语128K任务中，近60%的错误都来自乱答“无”。
- Qwen在中文任务里，也频繁返回“无”，尽管答案清清楚楚在文本中。
这暴露了当前大模型的致命缺陷：缺乏对任务确定性的判断力。它们被训练得太“谦虚”，一遇到不确定就选择“不知道”，而不是坚持搜索。这就像考试时，明明记得答案，但因为题干说“不会可以空着”，结果真空了——活生生把送分题变成扣分题。
七、未来启示：长上下文不能只靠堆数据
ONERULER的发布，给整个AI界敲响警钟：
1. 多语言长上下文训练严重不均衡，高资源语言霸权正在加剧技术鸿沟。
2. “大海捞针”这种合成任务，必须加入“无答案”场景，否则就是虚假繁荣。
3. 聚合类任务（如计数、统计）是当前模型最大短板，需要全新架构支持。
4. 跨语言指令对齐，将成为多语言AI产品的关键战场。
最后，作者们已开源ONERULER数据集和代码（GitHub：mungg/OneRuler），呼吁全球研究者一起来改进多语言长上下文能力。毕竟，AI的未来不是只服务英语用户，而是让斯瓦希里语、塞索托语、泰米尔语的使用者，也能享受同等智能。
所以，别再迷信“128K上下文=全能”了！这场多语言大考证明：真正的长上下文智能，还得过语言、文化和逻辑三重关。而波兰语的意外登顶，或许正是打破英语霸权的第一声号角。