升富策略阿里发布QwenLong-L1.5：AI实现百万字文档专家级推理

由阿里巴巴通义实验室的沈维州、杨子懿、李晨亮等研究人员组成的团队，于2025年12月在arXiv平台发表了一项突破性研究，论文编号为arXiv:2512.12967v1。这项名为QwenLong-L1.5的研究，首次实现了让AI模型在超长文本中进行复杂推理的技术突破，其核心能力可以处理高达400万字的文档，相当于十几本小说的长度。

想象你需要从一座图书馆的所有书籍中寻找答案来解决一个复杂问题，不仅要找到相关信息，还要理解这些信息之间的关联，进行多步骤的逻辑推理。这正是QwenLong-L1.5要解决的核心挑战。在此之前，即使是最先进的AI模型，在面对超长文档时也往往只能进行简单的信息检索，就像只会在书中查找特定词汇，而无法真正理解文档的深层含义或进行复杂的逻辑推导。

这项研究建立在Qwen3-30B-A3B-Thinking基础模型之上，通过创新的训练方法和架构设计，让AI获得了在超长文本中进行深度推理的能力。研究团队不仅解决了AI模型处理超长文本的技术难题，更重要的是让AI学会了如何在海量信息中进行有效的推理和记忆管理。实验结果显示，QwenLong-L1.5在长文本推理基准测试中平均提升了9.90分，达到了与GPT-5和Gemini-2.5-Pro相当的性能水平。

一、突破传统限制的数据合成技术：教AI学会复杂推理

传统的AI训练数据往往只是简单的问答对，就像给学生一本教科书让他们背诵标准答案。但现实世界的问题往往需要综合多个信息源进行复杂推理，这就像解决一个案件需要把散落在各处的线索串联起来，形成完整的推理链条。QwenLong-L1.5的研究团队认识到了这个问题，开发了一套全新的数据合成流水线。

这套系统的工作原理就像一个精巧的拼图游戏设计师。首先，系统会把原始文档拆解成最小的事实单元，就像把一幅完整的画分解成一块块拼图碎片。然后，系统会分析这些事实之间的关系，理解哪些信息可以相互关联，哪些概念存在因果关系。最关键的是，系统会根据这些关系网络，设计出需要多步推理才能解决的复杂问题。

具体来说，研究团队设计了三种不同类型的推理任务。第一种是深度多跳推理问答，这就像侦探小说中的推理过程，需要从文档的不同部分收集线索，然后将这些看似无关的信息串联起来得出结论。系统会故意将相关信息分散在文档的各个角落，强迫AI学会全局信息整合。第二种是语料级数值推理问答，这类似于会计师需要从多个财务报表中提取数据进行复杂计算。系统会创建需要跨文档统计分析的数学问题，训练AI的数值推理能力。第三种是通用长文本推理，涵盖了观点分析、长上下文学习、时序推理等多个方面。

为了确保训练数据的质量，研究团队还设计了严格的验证机制。他们会先移除原始文档，测试AI是否仅凭自身知识就能回答问题，如果可以，则说明这个问题不够依赖文档内容。同时，他们还会在文档中插入干扰信息，测试答案的稳定性，确保AI真正学会了基于文档推理而非死记硬背。

通过这种方法，研究团队最终构建了包含14100个高质量训练样本的数据集，相比之前版本的1600个样本有了大幅提升。更重要的是，平均输入长度达到了34231个词，最长可达119932个词，这为AI学习复杂推理提供了充足的训练材料。

二、革命性的强化学习训练方法：让AI学会稳定思考

训练AI进行长文本推理就像教一个人同时处理多项复杂任务，既要保证思维的连贯性，又要避免在海量信息中迷失方向。传统的训练方法在面对超长文本时经常出现不稳定现象，就像一个人在图书馆待太久就会注意力涣散、思维混乱。QwenLong-L1.5的研究团队针对这个问题开发了一套创新的强化学习训练策略。

首先是任务平衡采样技术。想象你是一个老师，需要给学生出练习题。如果总是出同一类型的题目，学生就会偏科；如果题目难度差异太大，学生要么觉得太简单无聊，要么觉得太难放弃。研究团队发现，长文本数据由于其复杂性，往往在训练过程中出现数据分布不均衡的问题。为了解决这个问题，他们设计了任务平衡采样器，确保每个训练批次都包含来自不同任务类型的均衡样本，就像确保每次考试都涵盖各个知识点。

更进一步，他们还开发了任务特定的优势估计方法。这就像根据不同科目的特点制定不同的评分标准。由于不同类型的长文本任务具有不同的难度分布和奖励特征，使用统一的评估标准容易产生偏差。通过为每种任务类型分别计算优势估计，AI可以更准确地理解在不同情境下什么样的回答是好的，什么样的回答是差的。

最具创新性的是自适应熵控制策略优化算法。这个技术的核心思想是动态调节AI的探索和利用之间的平衡。想象AI在学习过程中就像一个正在学习驾驶的新手，既需要尝试新的路线（探索），又需要巩固已经掌握的技能（利用）。当AI的输出过于随机时，说明它还在盲目探索，这时系统会屏蔽一些负面样本，让AI专注于学习正确的模式。当AI的输出过于保守时，系统会重新引入负面反馈，鼓励AI尝试新的解决方案。

为了处理长文本训练中经常出现的梯度不稳定问题，研究团队还发现了一个有趣的现象：在长文本推理中，正确答案和错误答案往往有很高的相似度，这是因为它们可能在推理过程中共享很多正确的步骤，只是在某个关键节点出现分歧。这种情况下，传统的训练方法容易产生错误的学习信号。研究团队通过分析发现，高熵值的词语往往对应着推理过程中的不确定性较高的部分，因此他们开发了基于熵值的梯度裁剪技术，选择性地处理这些不稳定的学习信号。

通过这些创新的训练策略，QwenLong-L1.5能够在progressively increasing的文本长度上进行稳定训练。研究团队采用了多阶段的训练范式，从32K词的输入开始，逐步扩展到120K词，确保AI在每个阶段都能充分掌握相应的能力再进入下一阶段。这种渐进式训练就像学习游泳，先在浅水区掌握基本动作，再逐渐挑战更深的水域。

三、突破物理限制的记忆增强架构：让AI拥有无限记忆

即使是最强大的AI模型也面临一个根本性限制：计算复杂度会随着文本长度的增加而快速增长，就像一个人的大脑无法同时处理无限多的信息。当文档长度超过模型的物理上下文窗口时，传统方法就束手无策了。QwenLong-L1.5的研究团队为此开发了一套革命性的记忆管理框架，让AI能够处理高达400万字的超长文档。

这套记忆系统的工作原理就像一个经验丰富的图书管理员。当面对一个庞大的图书馆时，这个管理员不会试图同时阅读所有书籍，而是会采用一种聪明的策略：逐一浏览每本书，提取关键信息，整理成系统化的笔记，同时为下一步的阅读制定计划。QwenLong-L1.5的记忆代理就是这样工作的。

具体来说，系统首先会将用户的问题分解为核心查询和格式要求两个部分。这种分离很重要，因为它让AI能够在推理过程中专注于内容理解，而不被输出格式的约束干扰。然后，系统会将超长文档分割成可管理的片段，AI会按顺序处理每个片段。

在处理每个片段时，AI不仅会更新自己的记忆，还会制定导航计划。这个导航计划就像一个智能的阅读策略，告诉AI在处理下一个片段时应该重点关注什么信息。这种前瞻性规划大大提高了信息提取的效率和准确性。

记忆更新过程采用了一种递归机制。AI会将从当前片段提取的信息与之前积累的记忆进行融合，形成一个不断丰富和完善的知识结构。这个过程就像一个研究者在阅读大量文献时，不断更新和完善自己的理解框架。

最关键的是，这个记忆系统是通过多阶段融合强化学习训练出来的。研究团队发现，简单地将记忆管理和全文推理的训练混合在一起会导致训练不稳定。因此，他们采用了一种巧妙的策略：先分别训练全文推理专家和记忆管理专家，然后通过模型融合技术将两者结合，最后再进行联合微调。这种方法确保了AI既保持了强大的单次推理能力，又获得了高效的记忆管理技能。

实验结果显示，这套记忆增强架构在处理1-4百万字的超长任务时，相比baseline的记忆代理配置提升了9.48分，相比单次推理配置提升了15.26分。更重要的是，这种能力的获得并没有损害AI在常规任务上的表现，体现了设计的科学性和有效性。

四、全面的性能验证：从理论到实践的完美转换

为了验证QwenLong-L1.5的实际效果，研究团队进行了全方位的测试，就像对一辆新车进行各种路况的试驾。他们选择了六个具有代表性的长文本推理基准测试，涵盖了从简单信息检索到复杂多跳推理的各种场景。

在多选题任务上，QwenLong-L1.5在LongBench-V2基准测试中取得了显著进步。这个测试包含503个问题，涵盖单文档问答、多文档问答、长上下文学习、长对话历史理解、代码仓库理解和长结构化数据理解六个方面。结果显示，QwenLong-L1.5相比基线模型提升了6.16分，在中等长度文本（32K-128K词）上的提升尤其明显，达到了10.23分。这正好对应了研究团队数据合成重点覆盖的范围，证明了有针对性的数据构造策略的有效性。

在"大海捞针"类型的任务中，QwenLong-L1.5在MRCR基准上的表现尤其出色，获得了82.99分的高分，相比基线提升了31.72分。MRCR测试的是AI从多轮合成对话中找到并区分多个相关信息点的能力，这种任务需要精确的信息定位和强大的记忆管理能力。QwenLong-L1.5的卓越表现说明其记忆增强架构确实有效。

在多跳问答任务上，QwenLong-L1.5展现了强大的推理能力。在Frames基准测试中，该模型需要处理来自维基百科的多样化主题，进行跨领域的信息整合和推理。在DocMath测试中，模型需要从金融报告中提取数值信息并进行复杂计算，这直接对应了研究团队设计的数值推理训练任务。在CorpusQA测试中，模型需要在大规模文档集合中进行全局推理，这正是QwenLong-L1.5的强项所在。

特别值得注意的是，QwenLong-L1.5的优势随着文本长度的增加而更加明显。在平均长度36.5K词的MRCR任务上提升了31.72分，在平均长度92.8K词的CorpusQA任务上提升了9.69分，在平均长度85.5K词的LongBench-V2任务上提升了6.16分。这种性能与文本长度的正相关关系，清楚地验证了QwenLong-L1.5在处理真正的长文本挑战时的优越性。

更令人惊喜的是，QwenLong-L1.5在超长文本处理方面的能力提升。当使用记忆增强架构处理128K-512K词的文档时，模型得分为34.87，比基线的16.55有了显著提升。在512K-1M词的范围内，得分为22.53，远超基线的4.24。即使在4M词的极限测试中，QwenLong-L1.5仍能取得14.29的成绩，证明了其在处理真正的超长文档时的实用价值。

五、意外的跨领域能力提升：一石激起千层浪

令研究团队意外且欣喜的是，QwenLong-L1.5在长文本推理能力提升的同时，在其他看似不相关的领域也表现出了显著的改善。这种现象就像一个人通过学习钢琴不仅提高了音乐能力，还意外地增强了数学逻辑思维，说明底层的认知能力得到了根本性的提升。

在通用知识和推理任务上，QwenLong-L1.5展现了稳定的性能保持和局部提升。在MMLU-PRO这个综合性知识测试中，模型得分从81.03提升到81.33。更显著的是在数学竞赛AIME25上的表现，从82.81大幅提升到86.46，提高了3.65分。在科学推理的GPQA-Diamond测试中，成绩从75.88提升到76.78。这些提升看似不大，但要知道这些测试都是在长文本训练的范围之外，说明AI获得了更强的信息整合和逻辑推理能力。

在智能体记忆任务上，QwenLong-L1.5的表现更加突出。在BFCL-V4的各个子任务中，特别是Memory-KV任务上，得分从10.97大幅提升到16.77，提高了5.80分。这个任务测试的是AI管理结构化键值对信息的能力，这种能力的提升直接得益于长文本训练中培养的信息组织和检索技能。

最直接相关的提升出现在对话记忆任务上。在LongMemEval基准测试中，QwenLong-L1.5的得分从60.80飞跃到76.40，提升了15.60分。这个结果特别有意义，因为维持长对话状态和回忆历史信息正是长文本推理的核心应用场景之一。这种显著提升表明，QwenLong-L1.5确实掌握了在扩展信息流中维持上下文连贯性的关键技能。

研究团队通过进一步分析发现，这些跨领域的能力提升并非偶然。长文本推理训练实际上培养了AI的几个基础认知能力：信息筛选和优先级排序、多步骤逻辑推理、工作记忆管理，以及注意力的持续聚焦。这些能力是通用的，可以迁移到各种不同的任务场景中。

特别有趣的是，研究团队通过可视化分析发现，QwenLong-L1.5的训练数据在语义空间中与这些测试基准形成了明显的分离，说明模型确实学到了可迁移的通用能力，而不是简单的记忆和模仿。这种泛化能力的获得，证明了长文本推理训练的深层价值，它不仅解决了特定的技术问题，更重要的是提升了AI的基础智能水平。

六、循序渐进的训练历程：揭秘能力演化轨迹

为了更深入理解QwenLong-L1.5的能力是如何逐步发展的，研究团队对整个多阶段训练过程进行了详细的追踪分析，就像记录一个学生从小学到大学的学习成长轨迹。这种分析不仅有助于验证训练策略的有效性，更为未来的改进提供了宝贵的洞察。

训练的第一阶段就像是打基础的过程，模型从基线的61.92分大幅提升到69.59分，提高了近8分。这个阶段主要使用32K词长的输入和12K词长的输出进行训练。令人惊讶的是，仅仅是第一阶段的训练就激活了模型在长文档中进行基础推理的能力，这说明合成数据的质量确实很高，能够有效地教会AI如何处理复杂的长文本任务。

进入第二阶段后，训练参数扩展到60K词输入和20K词输出，模型性能进一步提升到70.46分。虽然总体提升幅度相对较小，但在具体任务上的表现呈现出有趣的分化现象。在需要全局信息整合的任务如MRCR上，得分从76.35继续上升到81.53，显示出模型在处理更长文本时的优势日益明显。而在一些相对较短的任务上，性能基本保持稳定，这表明模型在获得新能力的同时很好地保持了原有的技能。

第三阶段将训练参数进一步扩展到120K词输入和50K词输出，模型在这个阶段达到了71.59分。有趣的是，虽然总体分数提升有限，但在最具挑战性的长文本任务上表现持续改善。MRCR得分达到82.69分，CorpusQA得分提升到79.38分。这种模式清楚地表明，随着训练文本长度的增加，模型在相应长度范围内的推理能力得到了针对性的强化。

接下来是专门的记忆管理训练阶段，这个阶段的设计颇具巧思。研究团队发现，如果直接将记忆管理训练与全文推理训练混合进行，会导致训练不稳定和性能冲突。因此，他们选择在第三阶段的基础上，专门训练一个记忆管理专家模型。这个阶段的全文推理性能暂时下降到68.53分，但记忆代理能力大幅提升，在MRCR 512K-1M任务上的得分达到20.34分。

模型融合阶段展现了研究团队的技术智慧。他们使用SCE算法将全文推理专家和记忆管理专家合并，既恢复了全文推理能力（71.18分），又保持了记忆管理能力（21.68分）。这种"1+1>2"的效果证明了两种能力之间存在协同作用，而不是简单的权衡关系。

最后的第四阶段训练在融合模型的基础上进行全文推理的进一步优化，最终达到71.82分的综合性能。更重要的是，记忆代理能力不仅没有退化，反而进一步提升到22.53分。这个结果特别有意义，因为它证明了通过合理的训练策略设计，可以让AI同时掌握两种看似冲突的能力：高效的单次全文推理和灵活的迭代记忆管理。

通过这种阶段性分析，研究团队揭示了长文本AI能力发展的一般规律：基础能力的快速获得、特定场景的针对性优化、多种能力的协调整合，以及最终的综合能力提升。这种理解为未来的长文本AI研究提供了重要的方法论指导。

说到底，QwenLong-L1.5的成功不仅仅是一个技术突破，更代表了AI发展的一个重要里程碑。这项研究首次系统性地解决了AI在超长文本中进行复杂推理的三大核心挑战：如何合成高质量的推理训练数据、如何稳定地训练长文本推理能力，以及如何突破物理上下文限制处理无限长的文档。

从实用角度来看，QwenLong-L1.5开启了AI应用的全新可能性。它能够胜任法律文档分析、学术文献综述、大型项目报告撰写、复杂故事创作等需要深度理解和推理的任务。更重要的是，这种能力的获得还带来了意外的副产品：在数学推理、科学问答、智能体记忆管理等多个领域的性能提升，说明长文本推理训练实际上提升了AI的基础认知能力。

从技术发展的角度来看，这项研究为开源AI社区提供了一套完整的解决方案，包括数据合成方法、训练策略和架构设计。更重要的是，研究团队公开了详细的技术细节和实现代码，这将大大推动整个领域的发展。有兴趣深入了解技术细节的读者可以通过论文编号arXiv:2512.12967v1查询完整的研究报告。

归根结底，QwenLong-L1.5代表了AI从简单的信息检索向真正的深度理解和推理的重要跨越。虽然目前这项技术还主要停留在研究阶段，但它所展现的能力预示着未来的AI助手将能够像人类专家一样，在面对复杂问题时进行深入的分析和推理，这将从根本上改变我们与信息和知识互动的方式。

Q&A

Q1：QwenLong-L1.5的核心突破是什么？

A：QwenLong-L1.5的核心突破在于让AI能在超长文档中进行复杂推理，处理长度可达400万字的文档，相当于十几本小说。它不仅能检索信息，更重要的是能理解信息间的关联，进行多步骤逻辑推理，就像人类专家分析复杂问题一样。

Q2：QwenLong-L1.5与传统AI模型相比有什么优势？

A：传统AI模型在长文本中只能进行简单信息检索，而QwenLong-L1.5能进行深度推理。它使用创新的记忆管理架构突破物理限制，采用多阶段训练策略确保稳定性，在长文本推理基准测试中平均提升9.90分，达到GPT-5和Gemini-2.5-Pro的性能水平。

Q3：普通人什么时候能用到QwenLong-L1.5？

A：目前QwenLong-L1.5还处于研究阶段，主要在学术论文中展示技术能力。但这项技术的应用前景广阔，包括法律文档分析、学术文献综述、复杂报告撰写等。随着技术成熟和产品化，未来几年内可能会在专业工具和AI助手中看到类似能力。

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