QwenGyre 提升长程智能体训练效率

IT之家 10 月 12 日消息，阿里千问今日正式发布 QwenGyre，这是一款面向长程智能体任务的在线强化学习框架。

据官方介绍，当 Agent 承担复杂工作时，一次执行往往持续数小时，模型与环境之间会发生数百轮相互依赖的交互，累计处理百万级 token。QwenGyre 通过弹性调度与轨迹处理，让这类超长程任务成为有效的训练来源，同时提升能力与效率。

QwenGyre 能够把 GPU 分成若干计算单元。每当一批任务结束，空出的单元就转入训练，就像项目组里谁先交差，谁就先加入复盘。仍在运行的任务完全不受打扰，进度和状态原地保留，连之前计算过的缓存也会整体迁移，无须从头再来。新空出的单元直接加入本轮训练，谁算得快，谁就多干，最后由核心单元汇总结果，完成一次参数更新。

IT之家注意到，QwenGyre 可通过 Token-in Token-out 记录每段输出生成时的真实上下文，按共享前缀组织成轨迹树，只把被选中的路径展开为训练样本。同时，超时但部分完成的任务也能通过 Partial Scoring 提供有用反馈，不浪费任何一步努力。

跑分方面，官方在 NL2RepoBench 在线强化学习实验中，以每次 rollout 约 70 万 token 的任务开展训练。经过 48 步训练，模型通过率从 52.5% 提升至 58.5%。在相同 GPU 预算下，QwenGyre 相对 Async 实现了 1.78× 的端到端加速，训练分数与 Async、Colocate 接近。在 Qwen3.6-122B 上的跨任务验证中，NL2RepoBench、DeepSWE、TerminalBench 三类任务均获得端到端提速。

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