首页谷歌和英伟达将DiffusionGemma开源，单显卡推理速度提升4倍
2026年6月10日，谷歌推出了DiffusionGemma——一款实验性的开源语言模型，它打破了传统自回归范式中“逐词生成文本”的模式。 该模型率先将图像AI中的扩散机制应用于文本生成，从随机噪声开始，通过迭代精炼，每步可并行输出256个令牌的文本块。
在硬件性能方面，得益于英伟达的深度优化，该模型在单GPU单用户模式下的运行速度比同类传统模型快近四倍。 在 H100 GPU 上，单次请求的输出速度可达每秒 1,000 个令牌；即使在 RTX 5090 等高端消费级 GPU 上，其输出速度也能超过每秒 700 个令牌。
DiffusionGemma 拥有 260 亿个参数，采用专家混合（MoE）架构，每步仅激活 38 亿个参数。 虽然在标准基准测试中，其文本生成质量和准确度略逊于传统的 Gemma4 系列模型，但其独特的“全块感知”能力克服了自回归模型仅能向前推导的局限性。 由于在生成过程中所有令牌均可相互引用，该模型在涉及非线性及结构化数据的任务中表现尤为出色，例如文本补全、代码填充、数独求解和氨基酸序列处理。
该模型的权重现已根据 Apache 2.0 许可证在 Hugging Face 上开源，并可与 vLLM 和 MLX 等主流推理框架无缝兼容。这一探索不仅消除了 GPU 计算能力在内存带宽方面的限制，还为未来人工智能在复杂逻辑和非线性文本生成领域的应用开辟了一条新的技术路径。
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