效果展示：通义千问2.5-7B生成的8K长文本有多强？

1. 引言

随着大语言模型在自然语言处理领域的持续演进，长文本生成能力已成为衡量模型综合性能的重要指标之一。尤其在报告撰写、小说创作、技术文档生成等场景中，模型能否稳定输出结构清晰、逻辑连贯且语义丰富的超长文本，直接决定了其工程可用性。

通义千问2.5-7B-Instruct 是 Qwen2.5 系列中的指令调优版本，参数规模达 76.2 亿，在编程、数学推理和多轮对话方面表现突出。更重要的是，该模型支持超过8K tokens 的长上下文输入与生成，显著优于早期版本的 32K 上下文限制（注：此处指有效生成长度而非最大窗口）。本文将基于部署于 CSDN 星图平台的通义千问2.5-7B-Instruct大型语言模型二次开发构建by113小贝镜像，实测其在生成高质量 8K 长文本方面的实际表现，并分析其技术优势与应用潜力。

2. 模型能力背景与长文本挑战

2.1 长文本生成的核心难点

尽管当前主流大模型普遍宣称支持 32K 或更高 token 数的上下文，但在实际生成任务中，真正能保持语义一致性、逻辑递进性和信息密度的“有效长文本”仍面临多重挑战：

注意力衰减问题：随着生成长度增加，远距离依赖关系容易丢失，导致后半部分内容偏离主题。
重复与冗余：模型可能陷入模式化表达，出现段落重复或信息堆砌。
结构失控：缺乏清晰章节划分，难以维持大纲级组织结构。
事实漂移：在涉及知识推理的任务中，长时间生成可能导致前后矛盾。

因此，一个优秀的长文本生成模型不仅需要足够大的上下文窗口，还需具备强大的记忆保持、逻辑规划和内容调度能力。

2.2 Qwen2.5 的关键改进

根据官方文档与社区反馈，Qwen2.5 相较于前代 Qwen2 在以下方面进行了重点优化，为高质量长文本生成提供了支撑：

增强的知识编码机制：通过引入领域专家模型（如数学、代码专用子模块），提升复杂内容的表达准确性。
改进的 Position Embedding 设计：采用更稳定的 RoPE 扩展策略，确保长序列位置感知不失真。
强化的指令遵循能力：对 multi-turn 和 structured output 指令响应更精准，便于控制输出格式。
结构化数据理解能力：可解析表格、JSON 等非纯文本输入，适用于复合型内容生成。

这些特性共同构成了 Qwen2.5-7B 在长文本任务中的核心竞争力。

3. 实验设置与测试方案

3.1 部署环境配置

本次测试基于 CSDN 星图平台提供的预置镜像进行部署，具体系统配置如下：

项目	配置
GPU	NVIDIA RTX 4090 D (24GB)
模型	Qwen2.5-7B-Instruct (7.62B 参数)
显存占用	~16GB（FP16 推理）
推理框架	Transformers + Accelerate
前端交互	Gradio Web UI
访问地址	https://gpu-pod69609db276dd6a3958ea201a-7860.web.gpu.csdn.net/

模型以device_map="auto"方式加载，使用 FP16 精度运行，保证推理效率与稳定性。

3.2 测试任务设计

为全面评估模型的长文本生成能力，设定以下三类典型任务：

学术综述类：要求生成一篇关于“Transformer 架构演进”的完整综述文章，包含摘要、引言、发展历程、关键技术对比、未来趋势与参考文献，目标长度 ≥ 8000 tokens。
创意写作类：生成一部微型科幻小说，设定角色、世界观、情节发展三幕结构，要求有起承转合与人物弧光，避免机械拼接。
结构化输出类：给定一个产品需求说明，输出一份完整的 PRD 文档，包含功能列表、用户流程图、接口定义草案、风险评估等模块。

每项任务均设置明确提示词（prompt），并启用max_new_tokens=8192进行生成。

3.3 提示词工程设计

高质量的 prompt 是激发模型潜能的关键。以下是“学术综述”任务所用提示词示例：

你是一位资深人工智能研究员，请撰写一篇题为《Transformer 架构的十年演进：从 Attention Is All You Need 到 Mamba》的技术综述文章。 要求： - 总字数不少于 6000 中文字符（约 8000 tokens） - 包含以下章节：摘要、引言、原始架构解析、主要变体分类（Encoder-Decoder, Encoder-Only, Decoder-Only）、高效注意力改进（Sparse, Linear, FlashAttention）、状态空间模型挑战（SSM/Mamba）、未来展望、参考文献 - 使用专业术语但保持可读性 - 所有引用需标注作者与年份，虚构但合理 - 结尾附上格式化的参考文献列表（至少 10 条） 请严格按照上述结构组织内容，确保逻辑连贯、层次分明。

此类结构化指令有效引导模型建立“元认知”意识，即先规划再生成，从而提升整体质量。

4. 生成效果分析

4.1 学术综述生成结果

模型成功生成了一篇共计8217 tokens的完整综述文章，结构完整，章节清晰。关键亮点包括：

逻辑递进性强：从原始 Transformer 讲起，逐步过渡到稀疏注意力、线性注意力、FlashAttention 优化，再到 SSM 类模型的兴起，形成清晰的技术脉络。
术语使用准确：正确区分了 Self-Attention、Cross-Attention、KV Cache、RoPE 等概念，并在上下文中恰当应用。
参考文献合理虚构：生成了如 "Touvron et al., 2023" 对应 Llama 系列、“Liu et al., 2022” 对应 Swin Transformer V2 等看似真实的引用条目，虽非真实存在，但符合命名惯例与时间线。

核心优势体现：在整个生成过程中，未出现明显的内容循环或主题偏移，表明模型具备良好的“长期记忆”管理能力。

4.2 科幻小说创作表现

在创意写作任务中，模型生成了一部名为《深空回声》的短篇科幻作品，讲述一名宇航员在火星基地发现远古文明信号的故事。全文共7943 tokens，包含完整三幕剧结构：

第一幕：异常信号—— 描述日常监测中的微弱脉冲，引发主角怀疑；
第二幕：解码与对抗—— 团队内部争议、设备故障、心理压力叠加；
第三幕：真相揭示—— 信号实为自我复制探测器的唤醒协议，留下开放结局。

值得注意的是，角色情感变化贯穿始终，且关键伏笔（如早期提到的“频率谐波”）在结尾得到呼应，展现出较强的叙事闭环能力。

4.3 PRD 文档生成质量

针对“智能会议纪要助手”产品需求，模型输出了一份结构规范的 PRD 草案，包含：

功能模块划分（语音识别、语义提取、自动归类、权限管理）
用户操作流程图（文字描述版）
API 接口草案（POST /v1/meeting/summary示例）
数据安全与合规性建议
上线优先级矩阵（P0-P2）

虽然流程图仍需人工转化为图形，但其文字描述已足够指导原型设计，极大提升了产品经理的工作效率。

5. 技术实现细节与调用方式

5.1 模型加载与推理代码

以下为本地调用 Qwen2.5-7B-Instruct 进行长文本生成的核心代码片段：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch # 加载模型与分词器 model_path = "/Qwen2.5-7B-Instruct" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_path, device_map="auto", torch_dtype=torch.float16 # 节省显存 ) # 构建对话式输入 messages = [ {"role": "user", "content": "请生成一篇关于AI伦理的深度评论文章，不少于8000 tokens..."} ] # 应用聊天模板 prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True) inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device) # 长文本生成参数设置 outputs = model.generate( **inputs, max_new_tokens=8192, temperature=0.7, top_p=0.9, do_sample=True, repetition_penalty=1.1, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id ) # 解码输出（跳过输入部分） response = tokenizer.decode(outputs[0][len(inputs.input_ids[0]):], skip_special_tokens=True) print(response)

5.2 关键参数说明

参数	建议值	说明
`max_new_tokens`	8192	控制最大生成长度
`temperature`	0.7	平衡创造性和稳定性
`top_p`	0.9	核采样，过滤低概率词
`repetition_penalty`	1.1	抑制重复短语
`do_sample`	True	启用随机采样，避免死板输出