长文档也能稳健推理：QwenLong-L1.5 的记忆增强架构与实战部署指南

原创于 2026-01-04 16:47:35 发布 · 1.2k 阅读

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#架构 #人工智能 #算法

大语言模型（LLM）在推理能力方面正在迅速进步，但长上下文推理仍然是最棘手的挑战之一。尽管预训练已经将上下文窗口扩展到数十万 token，真正面向超大文档的后训练推理技术仍然相当不成熟。

阿里通义实验室发布的 QwenLong-L1.5 正是为了解决这一空白，提出了一套完整的后训练方案，结合了：

长上下文数据合成
面向超长序列设计的强化学习
一个超越模型物理上下文窗口的内存管理框架

在本文中，我们将探讨：

QwenLong-L1.5 有哪些与众不同之处
它的“记忆增强推理”架构
如何在 DigitalOcean GPU Droplet 上运行 QwenLong-L1.5
面向长上下文任务的实用推理代码

什么是 QwenLong-L1.5？

QwenLong-L1.5 是一个基于 Qwen3-30B-A3B-Thinking 构建的长上下文推理模型。它通过先进的后训练技术，对基础模型进行了扩展，使其能够在远超 256K token 的超大文档上进行推理，支持跨全局分布信息的多跳推理，并在极长输入序列下依然保持稳定的训练过程。

为什么长上下文后训练如此重要

大多数大语言模型失败，并不是因为缺少信息，而是因为它们：

无法持续跟踪早期事实
难以完成多跳推理
在长序列强化学习中出现梯度崩塌

QwenLong-L1.5 的核心创新

长上下文数据合成流水线

QwenLong-L1.5 通过三项关键改进提升了长上下文推理能力：

首先，它不再使用简单的“找一个事实”式训练任务，而是将文档拆解为细粒度事实单元，并构造需要模型跨越多个文本片段进行信息关联的问题，从而生成更智能、更贴近真实场景的训练数据。

其次，它引入了专门为超长输入设计的强化学习方法，以保证训练过程的稳定性，其中包括一种名为 AEPO 的技术，用于在文本长度不断增加时精细控制模型的学习方式。

最后，针对单次可读内容超过模型上下文窗口的场景，QwenLong-L1.5 增加了一套记忆系统，使模型能够在多个推理步骤中对关键信息进行总结、存储和复用，从而即使在超出原生上下文长度的情况下，仍能保持有效推理。

自适应熵控制策略优化

在长序列上进行训练会导致传统强化学习中的策略崩塌问题。QwenLong-L1.5 引入了 AEPO，其主要作用包括：

动态调整熵约束
防止梯度爆炸
支持在不断增长的序列长度上进行课程式学习

超越上下文窗口的内存管理

QwenLong-L1.5 提出了一种多阶段记忆融合框架，使模型能够对远超其原生 256K token 上下文窗口的信息进行推理。

在第一阶段，模型会在可用上下文内对大段文本进行一次性推理，提取关键信号和中间推理结果。随后，这些重要信息会被总结并压缩为结构化的记忆表示，在保留核心事实的同时去除冗余内容。

在第二阶段，模型在处理文档的新片段时，会不断迭代更新这份记忆，使先前获得的信息得以逐步细化、扩展或修正。

在最后阶段，通过一种基于融合的强化学习方法，将模型的推理过程与记忆更新过程对齐，确保存储下来的记忆真正服务于推理任务，而不会发生漂移或失效。

通过上述多阶段流程，QwenLong-L1.5 能够读取海量文档流，在长时间跨度内保持上下文一致性，并执行多步、循环式的推理过程——这些都是单一上下文窗口内无法完成的任务。

QwenLong-L1.5 的性能表现

该基准测试结果显示，QwenLong-L1.5-30B-A3B 在各项评测中持续优于其基础模型 Qwen3-30B-A3B-Thinking，并且在整体表现上可与 Gemini-2.5-Pro、Gemini-2.5-Flash-Thinking、DeepSeek-R1 以及 Qwen3-Max-Thinking 等领先的长上下文模型相媲美。

在多文档阅读理解（MRCR）、CorpusQA、文档级数学推理（DocMath）以及 LongBench 等多种长上下文任务上，QwenLong-L1.5 都展现了稳定而全面的性能优势。尤其在 LongBench-V1、Frames、LongBench-V2 等强调推理能力与记忆容量的基准测试中，该模型取得了显著提升，整体平均准确率达到最高或接近最高水平。

这些结果表明，QwenLong-L1.5 的后训练策略与记忆融合框架带来的改进，能够在真实世界的长上下文推理任务中稳定发挥作用，而不是仅仅在某一个特定基准上“刷分”。

为什么要在 DigitalOcean GPU 上运行 QwenLong-L1.5？

DigitalOcean 的 GPU Droplet 非常适合长上下文推理场景，因为它们提供：

高显存的 NVIDIA GPU，如 H100、H200，以及即将上市的 B300 GPU
可预测、透明的定价，DigitalOcean 比 AWS、GCP 更便宜和透明
高效、无负担的 GPU 初始化体验，支持一键部署多种开源大模型
完整的 SSH 与 CUDA 控制能力

推荐部署 QwenLong-L1.5 的 GPU 配置：

普通推理：A100 / H100
长上下文推理：H100（推荐）

第一步：创建 DigitalOcean GPU Droplet

首先在 DigitalOcean 上创建一个 GPU Droplet，为模型运行提供所需算力资源。

选择：

镜像：Ubuntu 22.04
GPU：H100 或 A100
显存：80GB（长上下文任务非常消耗显存）

第二步：环境配置

通过安装所需的驱动程序、库和依赖项来配置系统环境，确保您的 GPU Droplet 已准备就绪

# 更新系统
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# 安装 Python 工具
sudo apt install -y python3-pip git

# 创建虚拟环境
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

第三步：安装依赖

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

验证安装

python - <<EOF
import torch
print("Torch version:", torch.__version__)
print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())
EOF

第四步：登录 Hugging Face

通过 Hugging Face 进行身份验证，以访问下载和运行预训练模型所需的模型、数据集及访问 token。

pip install -U huggingface_hub
hf auth login

在提示时粘贴你的 Hugging Face Access Token

（生成路径：Hugging Face → Settings → Access Tokens）

第五步：在 DigitalOcean GPU 上下载 QwenLong-L1.5

hf download Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1.5-30B-A3B

第六步：安装 verl

# 安装 verl，这里使用 0.4 版本
git clone --branch v0.4 https://github.com/volcengine/verl.git
cd verl
pip3 install -e .

第七步：开始使用模型

加载 QwenLong-L1.5 模型，开始进行推理或实验。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_name = "Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1.5-30B-A3B"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

使用 device_map=“auto” 让权重在 GPU 显存中自动高效分配。

第八步：长上下文推理示例

运行推理任务，输入长序列文本，可以看到 QwenLong-L1.5 在长上下文处理和多跳推理方面的表现。我们可以做很多事情，我们简单举个例子。

下载一部长篇小说

import requests

url = "https://www.gutenberg.org/files/1342/1342-0.txt"
output_file = "novel.txt"

response = requests.get(url)
response.raise_for_status()

with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(response.text)

print("Novel downloaded successfully.")

把 URL 替换成你的数据来源即可。

加载并预处理文本（可选）

def load_novel(path):
    with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
        text = f.read()

    start_marker = "*** START OF"
    end_marker = "*** END OF"

    if start_marker in text:
        text = text.split(start_marker)[-1]
    if end_marker in text:
        text = text.split(end_marker)[0]

    return text.strip()

novel_text = load_novel("novel.txt")
print(f"Novel length (characters): {len(novel_text)}")

构建长上下文 Prompt

question = (
    "Who is the main protagonist of the novel, "
    "and how does her personality evolve throughout the story?"
)

template = """
Please read the following novel and answer the question below.

<novel>
{novel}
</novel>

Question:
{question}

Format your response as:
"Therefore, the answer is (your answer here)"
"""

prompt = template.format(
    novel=novel_text,
    question=question
)

分词并运行推理

长上下文推理对 GPU 资源消耗较大，因此请确保您拥有充足的 GPU 显存。如果 H100 GPU Droplet 不够用，可以考虑替换成 DigitalOcean 云平台上的其它 GPU ，比如 H200、MI325 X 等。由于 GPU Droplet 的市场需求较大，如需了解实际的 GPU 剩余库存，可咨询 DigitalOcean 中国区独家战略合作伙伴卓普云 AI Droplet。

messages = [
    {"role": "user", "content": prompt}
]

text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)

inputs = tokenizer(
    [text],
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=2000,
        temperature=0.7,
        top_p=0.95
    )

提取推理过程与最终答案

output_ids = outputs[0][len(inputs.input_ids[0]):].tolist()

try:
    # </think> 的 token id
    end_think_idx = len(output_ids) - output_ids[::-1].index(151668)
except ValueError:
    end_think_idx = 0

thinking = tokenizer.decode(
    output_ids[:end_think_idx],
    skip_special_tokens=True
).strip()

final_answer = tokenizer.decode(
    output_ids[end_think_idx:],
    skip_special_tokens=True
).strip()

print("Reasoning:\n", thinking)
print("\nAnswer:\n", final_answer)

如果小说内容大到连 256K token 也放不下，可以这样做：

将文本切分为多个块（如按章节）
依次输入模型
让 QwenLong-L1.5 在内部更新记忆
在处理完所有块后再提问

现实中已有的应用场景

QwenLong-L1.5 非常适合需要理解和推理海量信息的应用，例如：

评估冗长的法律或财务文件
总结与综合大量研究论文
构建需要在长时间交互中保持上下文的对话式智能体

它同样适用于企业级知识助手，将多个文档的数据整合后输出精确且具备上下文感知能力的答案，也适合需要跨多步骤监控指令与执行结果的工具型 AI Agent。

常见问题（FAQ）

什么是 QwenLong-L1.5？ QwenLong-L1.5 是由阿里通义实验室开发的一款长上下文推理模型，基于 Qwen3-30B-A3B-Thinking 构建，并通过聚焦于记忆管理与强化学习的后训练技术进行增强。

QwenLong-L1.5 与标准大模型有何不同？ 与在超长输入场景下表现吃力的传统大模型不同，QwenLong-L1.5 借助记忆框架与专门设计的训练策略，能够在超过其物理上下文窗口长度的文档上进行推理。

QwenLong-L1.5 的最大上下文长度是多少？ 该模型原生上下文窗口为 256K token，但其内存管理框架使其能够有效处理远超这一上限的信息。

为什么要使用 DigitalOcean GPU 运行 QwenLong-L1.5？DigitalOcean GPU Droplet 提供高性能 GPU、可预测的定价以及便捷的部署流程，非常适合在生产或研究环境中运行像 QwenLong-L1.5 这样的大模型。

QwenLong-L1.5 是否也适用于通用推理任务？ 是的。长上下文能力的提升也会带来在数学、工具调用以及长对话等通用领域的整体性能提升。

写在最后

QwenLong-L1.5 所展现的强大长上下文推理能力，并不仅取决于上下文窗口的大小，更依赖于模型在“如何推理、如何保留信息以及如何随时间更新信息”方面的训练方式。通过结合结构化数据合成、专门面向长序列的强化学习技术以及多阶段内存管理框架，QwenLong-L1.5 能够胜任涉及超大文档与长时间交互的复杂任务。

当部署在 DigitalOcean GPU Droplet 上时，它可以成为文档分析、研究综述与企业知识助手等实际场景中可行且可扩展的解决方案。总体来看，QwenLong-L1.5 提供了一种强大而透明的长上下文推理方法，在生产环境中兼具出色性能与良好实用性。