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Google 发布 DiffusionGemma:通过扩散生成文本,速度提升 4 倍

Google 发布了 DiffusionGemma,一个 260 亿参数的开源模型。它不采用传统的逐词生成方式,而是通过扩散过程从噪声中生成文本,类似于图像 AI 的工作方式。据 Nvidia 称,该模型在单个 H100 GPU 上每秒可处理约 1000 个 token,速度是同类自回归模型的约 4 倍。但输出质量较低,因此 Google 目前将其定位为面向开发者的实验性工具。

当前结论

DiffusionGemma 为文本生成开辟了新路径,追求推理速度的开发者可以尝试这种非自回归方案,尤其适合对实时性要求高的场景。

11 个信源72° AI 热度最后更新 2026/6/10 19:20:46

证据链

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冲突核查

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