首頁Google 與 NVIDIA 將 DiffusionGemma 開源，使單張顯卡的推論速度提升 4 倍
2026年6月10日，Google 推出了 DiffusionGemma，這是一款實驗性的開源語言模型，它擺脫了傳統的自迴歸範式——即一次僅生成一個單字的文本生成方式。 該模型首創將圖像 AI 中的擴散機制應用於文字生成，從隨機噪聲出發，並透過迭代精煉，每一步可並行輸出 256 個標記區塊。
在硬體效能方面，得益於 NVIDIA 的深度優化，該模型在單 GPU 單使用者模式下的運行速度，比同級傳統模型快近四倍。 在 H100 GPU 上，單次請求的輸出速度可達每秒 1,000 個標記；即使在 RTX 5090 等高階消費級 GPU 上，其輸出速度也能超過每秒 700 個標記。
DiffusionGemma 擁有 260 億個參數，並採用專家混合 (MoE) 架構，每一步僅激活 38 億個參數。 雖然在標準基準測試中，其文字生成品質與準確度略遜於傳統的 Gemma4 系列模型，但其獨特的「全區塊感知」能力克服了自迴歸模型僅能向後推導的限制。 由於在生成過程中所有標記皆可相互參照，該模型在涉及非線性與結構化資料的任務上表現卓越，例如文本補全、程式碼填空、數獨解題以及胺基酸序列處理。
該模型的權重現已根據 Apache 2.0 授權在 Hugging Face 上開源，並能與 vLLM 和 MLX 等主流推論框架無縫整合。這項探索不僅消除了 GPU 運算能力在記憶體頻寬方面的限制，更為未來人工智慧在複雜邏輯與非線性文本生成領域的應用開闢了一條嶄新的技術道路。
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