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谷歌联合英伟达发布开源模型DiffusionGemma，引入扩散机制单卡推理提速4倍
谷歌联合英伟达于2026年6月10日发布实验性开源模型DiffusionGemma，首创将图像扩散机制引入文本生成，打破自回归范式。模型通过从随机噪声迭代优化实现一次性并行输出256个标记，260亿参数MoE架构单步激活仅38亿。在H100上单请求输出速度达每秒1000标记（RTX5090超700），在文本补全、代码填空、数独、氨基酸序列等非线性任务中展现显著优势。权重基于Apache2.0在Hugging Face开源，兼容vLLM、MLX等框架，为AI复杂逻辑生成开辟新路径。
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谷歌发布 DiffusionGemma：通过文本扩散架构加速 AI 推理
谷歌6月10日发布DiffusionGemma开源模型，采用文本扩散架构实现文本到文本的非自回归推理。性能测试显示，该模型在专用GPU上的文本生成速度最高可提升4倍，特别适合本地设备及低并发场景。模型目前定位为研究实验性产品，输出质量无法与Gemma4媲美，建议开发者关注其在AI推理效率提升方面的潜力。
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