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🔥 扩散语言模型dLLM首次与端侧平台系统级适配，Agent运行速度提升5倍

9月1日，扩散语言模型团队扩散智能DiffuSpace与亚洲智能体计算平台公司Acrab宣布达成战略合作，双方将推动dLLM在AI PC、智能汽车、机器人及智能家居等端侧AI场景落地。适配测试显示，dLLM可将端侧Agent的运行速度提升5倍——这一数字背后，是语言模型范式的一次根本性变革。

传统GPT类自回归模型采用"从左至右、逐个Token"的生成方式，一个词接一个词地产生结果。而dLLM借鉴图像生成领域的扩散机制，实现"全局生成"，能结合上下文持续调整结果。在部分场景中，dLLM的推理速度甚至可达自回归模型的10倍。业内已出现"扩散语言模型或将在两年内替代GPT类自回归模型"的判断。

二、为什么是端侧？

端侧Agent长期面临实时响应和算力有限的双重瓶颈。dLLM的并行解码机制能充分释放端侧芯片的并行算力，为模型提供更低延迟、更高吞吐的运行基础。以AI PC为例，当Agent需要同时处理邮件、整理日程、检索文件并生成后续计划时，传统模型需逐步生成、依次执行，而扩散模型可以对多个相关步骤进行并行推演，并根据变化实时调整。

在Acrab参考设计的Coding Agent任务中，dLLM可并行处理多个代码位置，显著提升代码生成与修改效率；在视频剪辑智能体任务中，dLLM凭借全局建模能力，可协同处理图像、语音和文字等多模态信息。

三、中国团队的全球先发优势

扩散智能DiffuSpace由港大NLP实验室联合主管孔令鹏教授及其博士生创立，核心团队来自清华、北大、港大、CMU等顶尖高校及模型团队。2025年推出的Dream 7B模型首次全面超越同参数规模的自回归模型，规划能力比肩671B的DeepSeek V3。Acrab自2024年成立以来累计融资超4.8亿美元，已发布第一代端侧AI芯片GΞLIX 1，提供超过700TOPS的AI算力。

Google、Inception、蚂蚁集团等企业也在dLLM赛道加速布局，全球AI模型范式的竞赛正在提速。这次DiffuSpace与Acrab的合作，是行业内扩散语言模型首次与端侧计算平台开展系统级协同适配，释放的信号值得重视。

综合央广网、证券日报、科创板日报报道 | 2026年9月2日