阿里云百炼Qwen2.5-Turbo模型已在平台上线，百万tokens仅需0.3元

　　该模型支持100万超长上下文，相当于100万个英文单词或150万个汉字，并且在多个长文本评测集中的性能表现超越GPT-4。

　　据介绍，Qwen2.5-Turbo可应用于长篇小说深入理解、仓库级别代码助手、多篇论文阅读等场景，可一次性处理10本长篇小说，150小时的演讲稿，3万行代码。

　　具体来看，Qwen2.5-Turbo在1M长度的超长文本检索（Passkey Retrieval）任务中的准确率可达到100%，在长文本评测集RULER上获得93.1分，超越GPT-4。

　　在LV-Eval、LongBench-Chat等更加接近真实场景的长文本任务中，Qwen2.5-Turbo在多数维度超越了GPT-4o-mini。

　　不仅是长文本，在MMU、LiveBench等短文本基准上Qwen2.5-Turbo的表现也非常优秀，在大部分任务上的表现显著超越之前上下文长度为1M tokens的开源模型。

　　在推理速度方面，团队利用稀疏注意力机制将注意力部分的计算量压缩了约12.5倍，将处理1M tokens上下文时的首字返回时间从4.9分钟降低到68秒，速度大幅提升了4.3倍。

　　不过通义千问团队也表示，长文本任务处理依然存在诸多挑战，未来将进一步探索长序列人类偏好对齐，优化推理效率以减少运算时间，并继续研发更大、更强的长文本模型。