알리바바, 장문 추론 프레임워크 'QwenLong-L1' 공개…32B 모델이 클로드 3.7에 필적
알리바바가 긴 맥락 추론을 위한 강화학습 프레임워크 QwenLong-L1을 발표했다. 단계적 학습을 통해 12만 토큰 분량의 장문에서도 안정적인 다단계 추론을 수행하며, 32B 모델은 벤치마크에서 클로드 3.7 소네트 씽킹과 대등하고 o3-mini를 제치는 성능을 보였다.
알리바바가 긴 맥락 추론을 위한 강화학습 프레임워크 QwenLong-L1을 발표했다. 단계적 학습을 통해 12만 토큰 분량의 장문에서도 안정적인 다단계 추론을 수행하며, 32B 모델은 벤치마크에서 클로드 3.7 소네트 씽킹과 대등하고 o3-mini를 제치는 성능을 보였다.