应选qwen-long模型，因其支持最高1000万tokens超长上下文，专为极端长文档场景设计，适用于仓库级代码分析、整套学术论文集理解等任务。
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如果您在使用通义千问系列模型处理超长文档时发现截断或响应不完整，则可能是由于所选模型的上下文长度限制未匹配实际需求。以下是针对不同千问模型长文本支持能力的具体说明：
一、Qwen2.5-Turbo：原生支持100万Token
该模型专为超长上下文场景设计，原生上下文长度扩展至1,000,000 tokens，相当于约150万个汉字或100万个英文单词。在Passkey Retrieval任务中准确率达100%，RULER评测得分为93.1分。
1、调用阿里云百炼平台API时，需指定model参数为qwen2.5-turbo。
2、确认请求体中max_tokens未超出模型输出上限（默认65536）。
3、上传PDF等文档前，通过百炼文档服务预解析，确保原始token数计入100万总配额内。
二、Qwen-Long：支持最高1000万Tokens
面向极端长文档场景推出的专用模型，支持10,000,000 tokens超长上下文，等效于约1500万汉字或1.5万页标准文档。适用于仓库级代码分析、整套学术论文集理解等任务。
1、需通过Qwen-Long专属API端点调用，base_url须指向/v1/qwen-long路径。
2、输入前调用get_prompt_len()函数校验文档实际token数，避免隐式截断。
3、启用流式响应时，需设置stream=true并持续接收reasoning_content字段中的中间推理块。
三、Qwen3.6 Plus：原生100万Token无滑动窗口
该旗舰型号具备1,000,000 token原生上下文窗口，不依赖滑动窗口机制，单次输出最长可达65536 tokens。所有响应强制包含可读取的reasoning_content字段。
1、使用ofx.ai平台时，在JSON请求体中显式声明"model": "bailian/qwen3.6-plus"。
2、若通过DashScope直连，需将输入token计费单位设为0.325美元/百万token以启用全量上下文。
3、验证token占用时，应以模型返回的usage.prompt_tokens为准，而非原始字符数估算。
四、Qwen2.5-1M：明确标注百万级支持
作为Qwen2.5系列中专标“1M”的版本，其上下文长度经官方测试确认稳定支持1,000,000 tokens，在LV-Eval和LongBench-Chat等真实场景长文本任务中表现优于GPT-4o-mini。
1、部署于阿里云百炼平台时，模型ID固定为qwen2.5-1m，不可简写为qwen2.5。
2、调用前需在控制台开通“长文本增强模式”，否则自动降级至默认32K上下文。
3、对含大量表格或公式的PDF，建议先用百炼文档服务启用OCR增强解析，防止token漏计。
