标题DiffusionGemma Technical Report来源arXiv, 2608.00146v1️文章简介研究问题如何突破传统自回归大语言模型在单请求低并发场景下的内存带宽瓶颈实现兼具高智能与极低速度的文本生成主要贡献论文提出DiffusionGemma通过微调Gemma 4模型实现离散扩散生成在单张H100 GPU上达到约1500 tokens/秒的速度确立了速度与能力的新帕累托前沿。重点思路架构初始化基于Gemma 4 26B A4B混合专家模型权重进行热启动保留其多模态、长上下文及思维链能力避免从头预训练的高昂成本。两阶段训练管线第一阶段采用监督微调SFT使模型适应256 token块的并行双向去噪第二阶段结合采样器蒸馏与强化学习SD·RL同步提升生成质量并压缩去噪步数以降低延迟。块自回归解码将生成分解为多个256 token的画布利用因果注意力编码历史上下文通过双向注意力并行去噪当前画布解决长序列生成问题。高效采样策略引入熵界采样器与自适应停止机制根据预测不确定性动态调整去噪步数平均仅需12步即可完成高质量生成大幅减少前向传播次数。分析总结速度性能卓越在单张NVIDIA H100 GPU上DiffusionGemma平均每次前向传播生成约20个token输出速度达1500 tokens/秒显著优于配备投机解码的自回归基线模型。质量与速度平衡尽管扩散微调导致绝对基准分数略低于原始自回归模型但SD·RL阶段有效缓解了少步数下的性能崩溃在保持竞争力的推理和编码能力的同时实现了超低延迟。低批量优势明显在低并发批量大小32场景下DiffusionGemma通过将计算密集型任务替代内存密集型传输展现出比自回归模型更高的每用户吞吐量和总吞吐量。具备双向修正能力得益于双向注意力机制模型能在去噪过程中根据后续token修正早期错误在数学推理等任务中表现出比自回归模型更强的自我纠错和全局一致性。个人观点论文将离散扩散理论与现有高性能自回归架构结合通过SD·RL联合优化解决了扩散模型推理步数多和质量不稳定的痛点。