Qwen-Doc：阿里通义推出的开源长文档处理与智能推理工具集

一、Qwen-Doc是什么

Qwen-Doc是由阿里巴巴通义智文（Tongyi-Zhiwen）团队开发并开源的专注于文档智能（Document AI） 的代码库，托管于GitHub平台，遵循宽松的Apache 2.0开源协议，全程免费商用且支持二次开发。不同于常规的文档解析工具，Qwen-Doc核心聚焦大语言模型在长文本、复杂文档场景下的能力提升，解决传统大模型上下文窗口有限、长文本推理能力薄弱、文档信息挖掘不深入等行业痛点，是一套集长文本模型训练、推理优化、智能交互于一体的全流程开源解决方案。

该仓库并非单一模型或工具，而是汇聚了通义智文团队在文档智能领域的前沿技术探索与落地实践，核心围绕“让大模型读懂长文档、用好长文档”展开，涵盖从基础的长文本扩展框架到高阶的自博弈强化学习训练方案，同时配套开源训练好的高性能模型与完整的技术文档，降低开发者落地文档智能应用的门槛。目前Qwen-Doc已迭代出多个核心项目版本，相关成果在国际长文本推理基准测试中多次取得SOTA（State-of-the-art）性能，成为开源社区中长文档处理领域的标杆性项目之一。

二、功能特色

Qwen-Doc以“长文本能力突破”为核心，兼具“高性能、易落地、强适配”三大核心特色，同时覆盖从训练到应用的全链路需求，具体功能特色可分为五大维度，核心亮点突出且实用性极强。

1. 超长文本处理能力拉满，突破模型上下文限制

这是Qwen-Doc最核心的特色，通过专属训练框架与内存管理方案，彻底打破传统大模型上下文窗口的物理限制。基于Qwen-Doc训练的QwenLong系列模型，可稳定处理128K-4M token的超长文本，换算为中文文本可达150万-400万字，相当于10-20部长篇小说、30000行代码或上千页的法律合同，且随着文本长度增加，模型性能不衰减反而更具优势，解决“大模型读不完长文档”的核心痛点。同时支持“大海捞针”式精准检索，即使在百万级token的超长文本中隐藏关键信息，模型也能精准定位并提取，无需额外拆分文档，兼顾效率与准确性。

2. 长文本推理能力突出，从“读懂”到“会用”

传统大模型处理长文本时，大多只能实现简单的信息检索与摘要生成，而Qwen-Doc赋予模型真正的长文本复杂推理能力，支持多跳问答、跨段落关联分析、数值计算、逻辑推导等高阶任务。例如面对上千页的财务报告，模型可快速提取关键数据并完成同比、环比计算；面对多章节科研论文，可梳理核心论点、实验结论与创新点的关联；面对多轮长对话，可精准记忆历史信息并连贯响应，实现从“被动读取”到“主动推理”的跨越，让长文档价值真正被挖掘。

3. 三大核心项目全覆盖，从训练到应用一站式支撑

Qwen-Doc包含三个独立又互补的核心项目，覆盖长文本模型的“能力提升-性能优化-持续迭代”全生命周期，满足不同开发者的差异化需求：一是QwenLong-L1，主打短文本模型到长文本模型的快速扩展；二是QwenLong-L1.5，新增内存管理框架，突破物理上下文限制；三是SPELL，通过自博弈实现模型能力持续迭代，无需外部标注数据，三者结合可构建完整的长文本模型落地链路。

4. 多框架适配+轻量化部署，落地门槛极低

Qwen-Doc在技术设计上兼顾兼容性与轻量化，核心框架支持与主流大模型生态无缝集成，无需开发者重构代码。同时提供量化版本模型，支持INT4/INT8量化，大幅降低硬件部署门槛，普通高性能显卡即可运行，且支持本地推理、API服务化、云平台部署等多种部署方式，兼顾数据私密性与扩展性，企业与个人开发者均可快速上手。

5. 无监督自迭代能力，降低训练成本

依托SPELL自博弈强化学习框架，Qwen-Doc支持模型“自我提升”，无需依赖人工标注的高质量长文本数据，通过模型自身扮演“提问者、回答者、验证者”三个角色，自主生成训练数据、自主评估回答质量、自主优化模型参数，实现持续迭代升级，大幅降低长文本模型的训练成本与数据依赖，让中小团队也能训练高性能长文本模型。

三、技术细节

Qwen-Doc的核心技术优势源于三大核心项目的创新设计，同时配套多项优化算法与架构升级，技术细节层层递进，既包含前沿的学术探索，也兼顾工程落地的实用性，以下从核心项目、核心技术、性能评测三个维度展开详细解析。

1. 三大核心项目技术原理

Qwen-Doc的核心价值集中体现在QwenLong-L1、QwenLong-L1.5、SPELL三个项目中，三个项目迭代升级、互补增效，构成完整的长文本智能技术体系。

（1）QwenLong-L1：短模型变长模型的强化学习扩展框架

QwenLong-L1是Qwen-Doc的初代核心项目，核心目标是将普通短文本大模型高效扩展为具备稳健长文本推理能力的模型，无需从零训练，大幅节省训练成本。其核心技术原理是基于强化学习（RL）的长文本能力迁移，创新引入两大核心机制：一是课程学习机制，先让模型学习短文本推理，再逐步增加文本长度，循序渐进提升长文本适配能力，避免模型训练震荡；二是难度感知采样机制，针对长文本推理中的难点场景（如多跳问答、跨段落关联）进行重点采样训练，提升模型核心能力。

基于该框架，通义智文团队开源了QwenLong-L1-32B模型，同时提供AWQ INT4量化版本QwenLong-L1-32B-AWQ，量化后模型显存占用减少70%以上，性能仅损失1%-2%，兼顾轻量化与高性能。该模型在LongBench、DocQA等主流长文本问答基准测试中，均超越同期开源模型，成为长文本推理领域的标杆模型之一。

（2）QwenLong-L1.5：长文本推理+内存管理双突破的后训练方案

QwenLong-L1.5是QwenLong-L1的升级版本，核心突破是解决“模型物理上下文窗口不足”与“长文本推理精度低”两大难题，提出完整的长文本推理后训练方案，无需修改模型底层架构，即可让现有模型具备超长篇幅处理能力。其核心技术包含三大创新点，也是Qwen-Doc的技术核心亮点：

1. 复杂推理数据合成管道：无需人工标注，自动生成涵盖多跳推理、数值计算、逻辑推导、跨文档关联等场景的长文本训练数据，数据质量高且覆盖场景全面，为模型推理能力提升奠定基础；

2. 自适应熵控制策略优化（AEPO）算法：针对长文本训练中易出现的“过拟合”“推理僵化”问题，通过动态调整训练熵值，平衡模型的拟合能力与泛化能力，让模型在长文本场景下推理更灵活、更准确；

3. 跨上下文内存管理框架：这是最核心的技术突破，该框架可让模型突破自身物理上下文窗口限制，在处理超过物理窗口的超长文本时，自动进行内存分片、关键信息缓存、上下文关联，相当于给模型配备了“外置内存”，既能高效读取超长文本，又能精准关联不同分片的信息，实现“物理窗口有限，逻辑处理无限”。

基于该方案推出的QwenLong-L1.5-30B-A3B模型，性能再上台阶，在长文本推理基准测试中平均提升9.90分，处理400万字超长文档时仍能保持稳定推理能力，部分场景性能对标GPT-5、Gemini-2.5-Pro等顶级闭源模型。

（3）SPELL：自博弈强化学习框架，实现模型自我迭代

SPELL是Qwen-Doc针对“长文本模型持续优化”推出的高阶训练框架，全称是自博弈强化学习框架，核心创新是让单个大模型自主完成“数据生成-模型训练-效果验证”全流程，无需外部监督数据，解决长文本高质量标注数据稀缺的行业痛点。

其核心运行逻辑是“单模型三角色循环”：让一个大模型同时扮演提问者、回答者、验证者三个角色，提问者基于长文本生成高质量推理问题，回答者针对问题给出详细答案，验证者对答案的准确性、完整性、逻辑性进行打分并给出优化建议，三者形成闭环，生成的“问题-答案-反馈”数据作为训练数据，持续优化模型参数。这种自博弈模式可无限迭代，模型性能会随着迭代次数增加持续提升，且泛化能力更强。经测试，SPELL框架在12个不同规模模型、6个长文本推理基准测试中均能实现性能持续改进，为模型性能突破提供了全新路径。

2. 核心支撑技术

除三大核心项目外，Qwen-Doc还配套多项核心支撑技术，保障框架的高性能与易用性，是技术落地的关键。

• 多强化学习算法集成：内置PPO等主流强化学习算法，支持灵活配置，适配不同长文本训练场景，同时支持自定义算法接入；

• 多LLM框架无缝兼容：完美适配PyTorch FSDP、Megatron-LM、vLLM等主流大模型训练与推理框架，无需重构代码，降低迁移成本；

• 3D-HybridEngine actor模型重分片技术：解决训练与生成阶段的内存冗余问题，减少跨设备通信开销，提升训练与推理效率，最高可提升4.3倍推理速度；

• 多模型架构适配：支持Llama、Mistral、Gemma、Qwen2等主流开源大模型架构的长文本扩展，开发者可基于自身熟悉的模型快速升级长文本能力。

3. 核心模型性能对比

为更直观展示Qwen-Doc的技术实力，以下表格汇总Qwen-Doc核心开源模型与主流长文本模型的关键性能对比，测试基于长文本推理核心基准测试LongBench-V2，数据来源为Qwen-Doc官方测试报告。 表1 Qwen-Doc核心模型与主流长文本模型性能对比

四、应用场景

Qwen-Doc凭借强大的长文本处理与复杂推理能力，可适配各类需要深度处理文档、长文本的场景，覆盖企业办公、法律、科研、教育、金融等多个领域，落地场景明确且实用性极强，具体核心场景如下：

1. 企业办公文档智能处理

这是Qwen-Doc最核心的落地场景之一，解决企业日常办公中大量长文档处理效率低的问题。一是超长办公文档解析，可快速处理上千页的企业年报、项目方案、会议纪要，支持精准摘要、关键信息提取、内容对比；二是长文本智能问答，员工可通过对话形式向模型提问，无需手动翻阅文档，快速获取答案，例如“年报中2024年营收同比增长多少”“项目方案中核心实施步骤有哪些”；三是跨文档关联分析，可整合多份相关文档（如不同部门的工作报告），提炼共性问题与差异化亮点，辅助管理层决策，大幅提升办公效率。

2. 法律与政务文档深度解读

法律与政务领域文档具有“篇幅长、条款细、逻辑严”的特点，对文本理解的精准度要求极高，Qwen-Doc可完美适配。一是法律合同分析，可处理上千页的商业合同、劳动合同，自动提取关键条款（如违约责任、付款节点、有效期），识别潜在风险点，辅助法务人员审核；二是政务政策解读，可快速梳理超长政策文件的核心要点、适用范围、利好方向，生成通俗易懂的解读内容，助力政策落地；三是案件卷宗分析，整合多份案件卷宗、证据材料，梳理案件脉络、关键证据关联，辅助司法工作人员提升办案效率。

3. 科研论文与学术文献研究

科研领域常需处理大量长文本学术文献，Qwen-Doc可成为科研人员的高效助手。一是超长论文解读，可处理几十页甚至上百页的科研论文，提炼研究背景、核心方法、实验结论、创新点，生成精简摘要，节省文献阅读时间；二是跨文献关联研究，整合同一领域多篇相关论文，对比不同研究方法的优劣、实验数据的差异，梳理研究脉络与发展趋势；三是学术问答与推理，科研人员可针对论文中的复杂公式、实验逻辑提问，模型可结合上下文给出详细解答，辅助科研思路拓展。

4. 金融与财税文档数据分析

金融财税领域文档多包含大量数值信息，对“文本理解+数值推理”双重要求高，Qwen-Doc的长文本数值推理能力可精准适配。一是财务报告分析，处理上千页的上市公司财报、审计报告，自动提取营收、利润、资产负债率等关键数据，完成同比、环比、占比等计算，识别财务异常点；二是税务政策落地，解读超长税务新政，明确适用场景、优惠条件、申报流程，辅助企业合规报税；三是投研报告生成，整合多份行业研报、公司财报，生成完整投研报告，提炼核心投资逻辑与风险提示。

5. 代码仓库与技术文档管理

针对技术开发场景，Qwen-Doc可处理超长代码仓库与技术文档，提升研发效率。一是代码仓库理解，可处理30000行以上的代码仓库，梳理代码架构、核心功能模块、接口调用关系，辅助开发者快速熟悉项目；二是技术文档问答，针对超长技术手册、接口文档，支持开发者对话式提问，快速获取接口参数、调用示例、故障排查方案；三是代码注释与优化，基于代码上下文生成详细注释，识别代码潜在bug与优化空间，提升代码质量。

6. 长对话与智能客服场景

传统智能客服难以记忆长对话历史，Qwen-Doc的长上下文记忆能力可解决该问题。一是超长对话记忆，客服与用户的多轮长对话（如几十轮甚至上百轮）可全程记忆，模型可基于历史对话连贯响应，无需用户重复说明；二是复杂问题逐步解答，针对用户的复杂咨询（如产品使用教程、故障排查），可分步骤引导解答，结合历史对话补充信息，提升客服服务质量。

五、使用方法

Qwen-Doc的使用可分为“快速上手（直接用模型）”与“深度定制（基于框架训练）”两种方式，前者适合快速落地应用，后者适合有个性化需求的开发者，两种方式均提供完整步骤，操作通俗易懂，以下详细说明。

前置准备

无论哪种使用方式，均需先完成前置环境准备，核心是满足硬件与软件依赖要求，避免后续运行报错。

1. 硬件要求：推荐使用NVIDIA GPU，最低配置为16GB显存、8核CPU、32GB内存；推荐配置为80GB显存（如A100）、16核以上CPU、128GB内存，支持量化版本模型在低显存显卡运行；

2. 软件要求：操作系统推荐Linux（Ubuntu 20.04+），Windows需配合WSL2使用GPU；Python版本需3.8及以上；

3. 核心依赖：需安装PyTorch、Transformers、Accelerate、Sentencepiece等核心库，优先匹配CUDA版本安装，确保GPU加速生效。

方式一：快速上手——直接调用开源预训练模型（推荐新手）

该方式无需训练，直接调用Qwen-Doc开源的QwenLong系列预训练模型，快速实现长文本处理、问答、推理等功能，核心步骤分为4步。

步骤1：搭建虚拟环境，隔离依赖

为避免依赖冲突，优先创建Python虚拟环境，命令如下：

# 创建名为qwen-doc的虚拟环境
python -m venv qwen-doc
# Linux/macOS激活环境
source qwen-doc/bin/activate
# Windows激活环境
qwen-doc\Scripts\activate

步骤2：安装核心依赖

根据自身硬件配置安装对应依赖，GPU用户需匹配CUDA版本，CPU用户可简化安装，命令如下：

# GPU用户（以CUDA 11.8为例，适配多数显卡）
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install transformers accelerate sentencepiece protobuf peft
# CPU用户（无需CUDA，简化安装）
pip install torch transformers accelerate sentencepiece protobuf peft

步骤3：获取开源模型

模型可从Hugging Face Hub或阿里云OSS下载（国内用户优先选阿里云，速度更快），需先安装git-lfs，命令如下：

# 安装git-lfs（必备，用于下载大模型文件）
git lfs install
# 克隆QwenLong-L1.5-30B-A3B模型（核心推荐，性能最优）
git clone https://huggingface.co/Qwen/QwenLong-L1.5-30B-A3B
# 国内镜像（阿里云），替换上方克隆地址即可
# git clone https://www.modelscope.cn/models/qwen/QwenLong-L1.5-30B-A3B.git

步骤4：模型调用与推理

通过Transformers库即可快速调用模型，支持超长文本输入、问答、摘要等任务，核心代码示例如下（以长文本问答为例）：

# 导入核心依赖库
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# 配置模型路径与设备（自动识别GPU/CPU）
model_path = "./QwenLong-L1.5-30B-A3B" # 模型克隆后的本地路径
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

# 加载分词器与模型（trust_remote_code=True必须开启，适配Qwen架构）
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
  model_path,
  device_map="auto", # 自动分配设备，适配多GPU
  trust_remote_code=True,
  torch_dtype=torch.bfloat16 # 适配GPU，节省显存
)

# 超长文本输入（示例：可替换为自己的长文档，支持4M token以内）
long_text = """此处输入你的超长文本，如上千字的论文、合同、报告等"""
question = """针对长文本的问题，如“文本核心观点是什么？”“文中提到的2024年营收是多少？”"""
prompt = f"请基于以下超长文本回答问题，要求答案准确、完整：\n文本：{long_text}\n问题：{question}"

# 模型推理生成答案
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)
outputs = model.generate(
  **inputs,
  max_new_tokens=2048, # 最大回答长度
  temperature=0.7, # 回答多样性
  do_sample=True
)

# 输出结果（跳过特殊token，只保留纯文本答案）
answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print("回答：", answer)

方式二：深度定制——基于Qwen-Doc框架训练自定义模型（适合进阶开发者）

若需针对特定场景（如专属行业文档）训练模型，可基于Qwen-Doc的核心框架（如QwenLong-L1.5、SPELL）进行定制训练，核心步骤分为3步，需具备一定的大模型训练基础。

1. 克隆Qwen-Doc仓库：先获取完整框架代码，命令为git clone https://github.com/Tongyi-Zhiwen/Qwen-Doc.git；

2. 数据准备：准备专属场景的长文本数据，按Qwen-Doc官方格式整理（支持txt、json等格式），也可使用框架自带的数据合成管道生成训练数据；

3. 配置训练参数：修改仓库中的config文件，指定基础模型、训练轮数、上下文窗口大小、硬件配置等参数；

4. 启动训练：执行官方训练脚本，支持单机单卡、单机多卡、多机多卡训练，命令参考仓库README.md；

5. 模型评估与部署：训练完成后，通过官方评测脚本验证性能，达标后即可部署使用，支持量化优化。

三种部署方式对比

Qwen-Doc支持三种部署方式，适配不同使用场景，开发者可按需选择，具体对比如下表所示。 表2 Qwen-Doc三种部署方式对比

六、常见问题解答

Q1：运行模型时提示“CUDA out of memory”（显存不足）怎么办？

A：三种解决方案，按需选择：一是使用量化版本模型（如AWQ INT4），显存占用可减少70%；二是调整模型加载参数，添加load_in_4bit=True（需安装bitsandbytes库）；三是降低输入文本长度，分批次处理超长文档，避免一次性输入过多内容。

Q2：安装PyTorch后，运行模型提示“找不到CUDA”，如何解决？

A：核心是PyTorch版本与CUDA版本不兼容，解决方案：一是卸载现有PyTorch，重新安装对应CUDA版本的PyTorch（优先选CUDA 11.8或12.1）；二是通过nvidia-smi命令查看GPU支持的CUDA版本，再匹配安装；三是若无GPU，可切换至CPU运行（性能会下降，适合调试）。

Q3：克隆模型时速度极慢，甚至中断，如何解决？

A：优先使用国内镜像源：一是替换为阿里云ModelScope镜像，克隆地址参考官方文档；二是配置git代理，提升下载速度；三是分文件下载，避免一次性下载大文件导致中断。

Q4：加载模型时提示“trust_remote_code=True is required”，必须开启吗？

A：必须开启。因为Qwen系列模型采用自定义架构，未包含在Transformers默认库中，开启trust_remote_code=True才能加载模型的自定义代码，无安全风险（官方开源代码已审计）。

Q5：调用模型处理超长文本时，响应速度极慢，如何优化？

A：核心优化方向：一是使用vLLM框架加速推理（Qwen-Doc完美适配），推理速度可提升3-4倍；二是开启模型并行（device_map="auto"），充分利用多GPU资源；三是调整生成参数，降低max_new_tokens，减少生成长度。

Q6：模型能处理的文本长度上限是多少？如何确认当前模型的最大上下文窗口？

A：QwenLong-L1最大支持128K token，QwenLong-L1.5最大支持4M token；可通过tokenizer.model_max_length查看模型最大上下文窗口，也可参考官方模型卡片说明。

Q7：模型处理长文本时，回答偏离问题，或无法找到关键信息，怎么办？

A：一是优化prompt提示词，明确要求模型“基于文本回答，不要编造”，示例：“请严格基于上述文本回答问题，仅使用文本中的信息，禁止添加外部内容”；二是对超长文本进行预处理，提取关键段落再输入模型；三是更换性能更强的模型，如QwenLong-L1.5-30B-A3B，长文本推理精度更高。

Q8：使用SPELL框架自博弈训练时，模型性能提升不明显，如何优化？

A：一是增加训练轮数，自博弈训练需要足够多的迭代次数才能体现效果；二是调整自博弈参数，优化提问者的问题质量（如增加难度权重）；三是补充少量高质量标注数据，引导模型生成更优质的训练样本。

Q9：模型在短文本任务上的性能不如预期，是否正常？

A：正常现象。Qwen-Doc核心优化长文本任务，短文本性能会保持基础水平，但不会超越专门优化短文本的模型；若需兼顾长短文本，可选择QwenLong-L1.5系列模型，其在短文本任务上性能无衰减，同时具备长文本优势。

Q10：Qwen-Doc开源模型是否支持商用？是否需要授权？

A：支持免费商用，无需授权。Qwen-Doc遵循Apache 2.0协议，模型与代码均可免费用于商业场景，支持二次开发与分发，只需保留开源协议声明。

Q11：能否基于Qwen-Doc框架训练非Qwen系列模型（如Llama、Mistral）？

A：可以。Qwen-Doc的核心框架（如QwenLong-L1.5、SPELL）支持多模型架构适配，只需在配置文件中指定基础模型路径与架构类型，即可完成长文本扩展训练，具体配置参考官方文档。

七、相关链接

1. Qwen-Doc核心代码仓库（GitHub）：https://github.com/Tongyi-Zhiwen/Qwen-Doc

八、总结

Qwen-Doc是阿里通义智文团队开源的专注于文档智能的优质代码库，以长文本处理与复杂推理为核心亮点，通过QwenLong-L1、QwenLong-L1.5、SPELL三大核心项目，构建了从短文本模型长文本扩展、超长文本内存管理到模型自博弈迭代的完整技术体系，既解决了传统大模型上下文窗口有限、长文本推理能力薄弱的核心痛点，又通过量化版本、多框架适配、轻量化部署降低了落地门槛，让开发者无需从零研发即可快速落地文档智能相关应用。该项目支持最长4M token的超长文本处理，在长文本问答、多跳推理、数值计算等核心任务上达成SOTA性能，可广泛适配企业办公、法律政务、科研学术、金融财税、技术研发等多类场景，同时遵循Apache 2.0协议支持免费商用，为开源社区提供了高质量的文档智能解决方案，也为大模型在长文本领域的应用与创新奠定了坚实基础，是文档智能领域不可多得的开源标杆项目。