QwenLong-L1.5

QwenLong-L1.5 – 阿里通义开源的长文本推理模型

QwenLong-L1.5：洞悉万字长文的智能巨擘

在人工智能浪潮汹涌澎湃的今天，处理海量信息已成为衡量模型能力的关键标尺。阿里通义实验室重磅推出的 QwenLong-L1.5，正是这样一位专精于驾驭超长文本推理的语言模型新星。它并非横空出世，而是建立在坚实的 Qwen3-30B-A3B 架构之上，通过一系列精妙绝伦的后训练策略，其长文本理解与推演的本领实现了质的飞跃。

QwenLong-L1.5的非凡之处

QwenLong-L1.5 并非简单地拉长了模型的“视野”，而是从根源上攻克了传统大模型在处理冗长文本时遇到的瓶颈。面对数百万级别的 Token 巨量信息，它不再捉襟见肘。通过独创的高质量数据合成流水线，稳定可靠的强化学习机制，以及突破物理窗口限制的创新性记忆管理框架，QwenLong-L1.5 巧妙规避了训练不稳、上下文局限等顽疾。其在多项长文本推理基准测试中，已能比肩甚至超越 GPT-5 等顶尖模型，同时在通用智能领域也展现出令人瞩目的进步。

QwenLong-L1.5的强大职能

• 长文本的深度洞察：模型能够从海量的文档中提炼精髓，处理需要跨越段落、甚至跨越文档的复杂问题，提供深刻的理解。
• 多步逻辑的精准推演：它擅长进行多跳推理，能够像侦探一样，一步步串联起零散的信息，最终揭示。
• 分散信息的整合大师：面对信息碎片化的情况，QwenLong-L1.5 能够高效地将分散的知识点汇聚起来，形成一个完整的全局认知。
• 超越物理限制的记忆力：借助先进的记忆增强框架，模型可以处理远超其物理上下文窗口的任务，实现对超长文本的高效记忆与推理。
• 通用能力的全面跃升：不仅在长文本领域出类拔萃，QwenLong-L1.5 在数学推理、智能体记忆以及长对话交互等方面也表现出显著的提升，具备强大的泛化能力。

QwenLong-L1.5的智慧之源

• 精雕细琢的数据合成艺术：QwenLong-L1.5 的数据构建遵循“先拆解，后重组”的原则。它将庞大的长文档分解为的知识点及其关联，并借助知识图谱、表格等工具，程序化地生成需要多步推理和全局整合的复杂场景，为模型提供高质量的训练素材。
• 稳如磐石的强化学习基石：为了应对长文本多任务训练中可能出现的数据分布偏移和奖励信号波动，QwenLong-L1.5 引入了任务均衡采样与任务专属优势估计策略。同时，其提出的自适应熵控制优化（AEPO）算法，通过动态调整负梯度，在探索与利用之间寻求最佳平衡，确保模型在超长序列上也能稳健训练。
• 打破界限的记忆管理机制：QwenLong-L1.5 的记忆管理框架，通过多阶段的强化学习训练，将单次推理与迭代式记忆处理融为一体。在面对超长文本时，它不再受限于固定的上下文窗口，而是采用分块处理和迭代更新记忆的方式，将全局信息“压缩”成精炼的记忆表示，从而实现了对超长文本的无缝高效推理。

QwenLong-L1.5的数字足迹

• GitHub代码仓库：https://github.com/Tongyi-Zhiwen/Qwen-Doc
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1.5-30B-A3B
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2512.12967

QwenLong-L1.5的广阔天地

• 深度文档解析：在金融、法律、学术等领域，QwenLong-L1.5 能快速分析复杂的报告和文献，提取关键信息，辅助专业人士洞悉本质。
• 代码世界的助手：它能够帮助开发者深入理解庞大的代码库，生成代码片段，提供智能补全建议，显著提升开发效率。
• 智能问答的升级者：对于需要多步推理和长文本检索的问答系统，QwenLong-L1.5 能提供更精准、更深入的答案，赋能智能客服和知识问答平台。
• 信息检索与知识构建的引擎：它能够优化搜索引擎的检索结果，从海量文本中挖掘知识，构建知识图谱，让信息获取更加高效精准。
• 教育与学习的革新者：在在线教育和智能辅导领域，QwenLong-L1.5 能帮助学生理解复杂知识，提供个性化学习支持。