阿里千問發布 QwenGyre 超長程智能體線上強化學習框架：NL2RepoBench 48 步由 52.5% 升至 58.5%

iThome 報導，阿里千問發布 QwenGyre，這是一套面向超長程智能體任務的線上強化學習框架。這類任務單次執行可能持續數小時，包含數百輪相互依賴的模型與環境互動，累計處理達百萬級 token。 QwenGyre 的 Elastic Scheduler 可在 rollout 與訓練需求變化時重新分配 GPU 計算單元；已在執行中的任務不會被中斷，進度、狀態與既有快取會被保留並搬移，完成任務的計算單元則可立即投入下一輪訓練。其 Trajectory Processor 透過 Token-in Token-out 記錄真實上下文，將共享前綴組織成軌跡樹，只展開選定路徑作為訓練樣本；逾時但部分完成的任務也可透過 Partial Scoring 提供訓練回饋。 在 NL2RepoBench 線上強化學習實驗中，每次 rollout 約 70 萬 token，訓練 48 步後模型通過率由 52.5% 提高至 58.5%。iThome 引述的官方數據顯示，在相同 GPU 預算下，QwenGyre 相對 Async 實作達 1.78 倍端到端加速，訓練分數與 Async、Colocate 接近；在 Qwen3.6-122B 的跨任務驗證中，NL2RepoBench、DeepSWE 與 TerminalBench 也都獲得端到端提速。 Reddit r/LocalLLaMA 的介紹則稱，QwenGyre 相對 Colocate 可加速至 1.85 倍、相對 Async 為 1.78 倍，並稱實驗擴展至 Qwen3.8-2.4T-A95B；這與 iThome 所述的 Qwen3.6-122B 跨任務驗證型號不同，兩項資訊未能在材料中統一。ArXiv 資料顯示，相關 QwenGyre 論文於 2026 年 9 月 27 日發布。