11月18日，阿里通义千问发布了Qwen2.5-Turbo开源AI模型，支持高达100万个tokens的上下文长度，处理时间缩短至68秒。相较于先前版本，Qwen2.5-Turbo将上下文长度从12.8万个tokens扩展至100万个tokens，能容纳10部完整小说或150小时的演讲稿。该模型在Passkey检索任务中实现了100%准确率，并在RULER长文本评估中得分93.1，超过GPT-4和GLM4-9B-1M。团队通过引入稀疏注意力机制，大幅提升了处理速度，使得处理100万个tokens的时间从4.9分钟降至68秒，效率提升4.3倍。此外，Qwen2.5-Turbo的处理成本保持在每百万tokens0.3元，处理能力是GPT-4o-mini的3.6倍，展现了其在长上下文处理中的经济性和高效性。尽管如此，团队仍致力于优化模型在真实场景中的表现及降低推理成本。