2025 年 12 月，阿里巴巴通义实验室团队在 arXiv 发布 QwenLong-L1.5 研究成果，首次实现 AI 对百万字级文档的深度推理与全局信息整合，打破此前仅能做简单检索的局限，为法律、金融、科研等长文本密集型场景提供新解法。

该模型基于 Qwen3-30B-A3B-Thinking 基座，通过创新数据合成、强化学习与记忆增强架构三大突破，可稳定处理最长 400 万字文档，相当于十几本长篇小说的信息量。数据合成环节采用多跳推理、数值推理与通用长文本推理三类任务，构建 14100 个高质量样本，迫使模型串联分散线索形成完整推理链；强化学习则通过任务平衡采样、自适应熵控制与梯度裁剪，解决长文本训练的稳定性难题；记忆增强架构则像智能图书管理员，分段处理、递归融合关键信息，实现高效记忆管理与全局规划。

实测显示，QwenLong-L1.5 在长文本推理基准平均提升 9.90 分，与 GPT-5、Gemini-2.5-Pro 同台竞技。在 LongBench-V2、MRCR、CorpusQA 等权威测试中，尤其在 32K–128K 词长区间提升显著，MRCR 任务得分 82.99 分，较基线跃升 31.72 分；即便是 400 万字极限测试，仍能保持可用性能。

更意外的是，长文本能力提升带动通用任务表现，MMLU-PRO 等基准分数稳中有升，长对话连贯性与回忆能力显著增强，实现 “一专多能”。目前，该技术已开始在合同审查、学术文献综述、财报深度分析等场景试点，帮助企业与科研人员从海量文本中快速提炼洞见、降低决策风险。

通义实验室表示，下一步将推进商业化落地与开源生态建设，同时探索多模态长文本融合，助力更多行业实现智能化升级。

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