精选理由
Diffusion Gemma把文本生成速度拉到单卡700TPS,做实时对话或高吞吐推理的团队可以直接用,4bit量化16G显存就能跑,值得试试能否做投机解码的草稿模型。
Google发布了Gemma小模型的Diffusion版本,名为Diffusion Gemma,大小26B但激活参数量仅4B。与NVIDIA合作针对RTX 4090和5090优化,5090上每秒可生成700+ token。Diffusion模型像刮奖一样逐片生成文本,速度远快于传统逐字生成模型,但输出质量略低。在AIME 2026数学测试中达到Gemma4-26B-A4B的94%水平,在Agent能力测试中达到82%。4bit量化版本仅需16G显存即可运行。
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Google发布了Gemma小模型的Diffusion版本,名为Diffusion Gemma,大小26B但激活参数量仅4B。与NVIDIA合作针对RTX 4090和5090优化,5090上每秒可生成700+ token。Diffusion模型像刮奖一样逐片生成文本,速度远快于传统逐字生成模型,但输出质量略低。在AIME 2026数学测试中达到Gemma4-26B-A4B的94%水平,在Agent能力测试中达到82%。4bit量化版本仅需16G显存即可运行。
单卡 700TPS! Diffusion Gemma 来了! Google 刚刚发布了 Gemma 小模型的 Diffusion 版本! 大小26B, 激活参数量4B, 最重要的是, 这次还跟 NVIDIA 合作针对4090和5090优化了一波, 5090每秒能生成700+token! 给不知道什么是 Diffusion 大模型的同学科普一下, 传统大模型都是一个字一个字吐出来的, 而 Diffusion 大模型则是如同刮奖一样, 是一…