阿里通义千问 Qwen 团队昨日（5 月 26 日）发布 QwenLong-L1-32B 模型，是其首个通过强化学习训练的长文本情境推理模型（LRM）。
在七个长文本 DocQA 基准测试中，表现超越 o3-mini 和 Qwen3-235B-A22B 等旗舰模型，与 Claude-3.7-Sonnet-Thinking 相当。
QwenLong-L1-32B 模型最大的亮点，在于上下文窗口最高支持 131072 个 tokens。该模型基于 QwenLong-L1 框架开发，采用了先进的 GRPO（Group Relative Policy Optimization）和 DAPO（Direct Alignment Policy Optimizatio）算法，结合基于规则和基于模型的混合奖励函数，显著提升了模型在长上下文推理中的准确性和效率。
具体而言，团队在监督微调（SFT）阶段建立一个稳健的初始策略，随后采用课程引导的分阶段强化学习技术来稳定策略演变，并结合难度感知的回顾采样策略来激励策略探索。
除了模型本身，阿里还发布了一套针对长文本推理问题的完整解决方案。该方案包含四个核心组件: 高性能的 QwenLong-L1-32B 模型、专门优化的训练数据集、创新的强化学习训练方法，以及全面的性能评估体系。
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Huggingface
QwenLong-L1: Towards Long-Context Large Reasoning Models with Reinforcement Learning
