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DiffusionGemma: 4x faster text generation — 谷歌DeepMind推出DiffusionGemma，将文本生成速度提升4倍，优
谷歌DeepMind推出DiffusionGemma，将文本生成速度提升4倍，优化推理效率。
2026-06-10原文
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DiffusionGemma 文本扩散模型
26B MoE 文本扩散模型，GPU 上生成速度最高提升 4 倍
- 单张 NVIDIA H100 超 1000 tokens/秒
- RTX 5090 超 700 tokens/秒
- Apache 2.0 开源实验模型
⚙️ 流程拆解
STEP 1随机占位 token 画布
STEP 2多轮迭代精炼
STEP 3锁定正确 token 作线索
STEP 4收敛为高质量文本
🔗 涉及的概念与玩家
- DiffusionGemma模型
- Gemma 4模型
- Google DeepMind公司
- Gemini Diffusion模型
- NVIDIA H100产品
- Unsloth产品
- 文本扩散概念
- 双向注意力方法
- Google DeepMind—发布→DiffusionGemma
- DiffusionGemma—基于→Gemma 4
- DiffusionGemma—借鉴研究→Gemini Diffusion
- DiffusionGemma—采用→文本扩散
- DiffusionGemma—使用→双向注意力
- Unsloth—微调→DiffusionGemma
DiffusionGemma是谷歌DeepMind基于Gemma模型开发的新型扩散模型，专注于高效文本生成。
- 采用扩散模型架构：不同于传统自回归模型，它通过迭代去噪生成文本，减少了顺序依赖，从而加速推理过程。
- 实现4倍速度提升：在保持生成质量的同时，显著降低了计算延迟，这对需要实时响应的应用（如聊天机器人或内容创作工具）至关重要。
- 优化推理效率：模型设计注重减少资源消耗，使得在边缘设备或低功耗环境中部署成为可能，扩展了AI工具的适用范围。
原文：DiffusionGemma: 4x faster text generation · 作者 Google DeepMind
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