别再只盯着“AO”两家的新模型大战了！谷歌刚刚发布了一款名为DiffusionGemma的新模型，这款模型将生成图片的扩散模型应用到了文字生成上，并实现了4倍加速。
DiffusionGemma抛弃了传统的自回归模式，即逐个token生成的方式，而是采用类似“印刷机”的工作方式。它一次铺开256个token的“画布”，从随机噪声出发，通过多轮去噪，使整段文字同时浮现。这种新模式在生成速度方面表现出色：单块H100上每秒可生成1000多个tokens，在消费级RTX 5090上也能达到700多个tokens，比同规格自回归模型快了4倍。此外，这个26B参数的MoE模型在推理时只需激活3.8B参数，量化后仅需18GB显存即可运行，一张4090显卡就能本地跑。
目前，DiffusionGemma采用了允许商用的Apache 2.0开源协议，权重可在Hugging Face直接下载。
DiffusionGemma的最大优势在于其生成速度。在同一块H100上（fp8，batch size=1），DiffusionGemma的速度达到了1000+ tokens/s，而标准自回归的Gemma 4 26B A4B加上MTP加速也只有300+ tokens/s，速度差距近4倍。
要理解DiffusionGemma为何如此快速，需要了解当前大模型的瓶颈。主流的大模型如GPT、Claude和Gemini都基于自回归架构，每次生成一个新词都要重新加载几十亿参数的模型权重。在云端这不是问题，但在本地运行时，GPU大量算力会空转等待逐字生成，造成内存带宽瓶颈。
为解决这一问题，DiffusionGemma借鉴了图像生成中的扩散模型，一次性对整块token进行并行操作，充分利用GPU的并行计算能力。具体来说，它首先铺开一张全是随机占位符的256个token的画布，然后多轮迭代去噪，高置信度的token先锁定，再用它们作为上下文线索修正其余部分，最终收敛为完整输出。
除了速度快，DiffusionGemma还具备双向注意力机制。传统自回归模型只能往前看，而DiffusionGemma每个token都能看到所有其他token，前后文同时可见，从而实现实时自我纠错。例如，在数独任务中，DiffusionGemma微调后的成功率从0%提升到80%。
不过，扩散模型也有局限性，尤其是在速度与质量的平衡上。去噪步数越少速度越快，但质量越差；步数越多质量越好，但速度优势减小。质量方面，DiffusionGemma与同参数量的Gemma 4 26B A4B相比存在差距，因此谷歌建议生产环境使用标准Gemma 4，而DiffusionGemma更适合速度敏感的本地交互场景。
谷歌CEO皮猜表示，DiffusionGemma目前更像一匹“赛马”，旨在探索下一代模型形态。谷歌希望通过这种方式，看看不依赖逐个token生成的情况下，大模型的速度上限能被推到多高。实际上，谷歌并不是第一个尝试这条路的人。早在今年2月，初创公司Inception Labs就发布了扩散文本模型Mercury 2，声称比Claude、Gemini快5到10倍。
谷歌去年I/O大会上展示过Gemini Diffusion实验，当时采样速度达到每秒1479 token，但之后沉寂了一年。现在，DiffusionGemma卷土重来，并得到了NVIDIA从RTX到H100全线的支持。谷歌为其配备了丰富的资源和生态支持，显然不只是为了技术演示。至于DiffusionGemma能否挑战自回归模型的主流地位，还有待观察。
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