谷歌推出开源扩散模型 DiffusionGemma，本地推理速度提升 4 倍

谷歌发布了基于扩散机制的开放 AI 模型 DiffusionGemma，相比自回归模型在本地推理速度上提升 4 倍。该模型从噪声中逐步去噪生成输出，并行处理所有 token，在本地低带宽环境下具有显著的推理优势。

DiffusionGemma 采用 Apache 2.0 许可证开源，可从 Hugging Face 下载。模型支持迭代优化，能在生成过程中纠正错误，采样速度达 1479 tokens/秒，开销仅 0.84 秒。在 LiveCodeBench 达 30.9%，HumanEval 达 89.6%，与 Gemini 2.0 Flash-Lite 互有胜负。

数学能力表现亮眼，AIME 2025 取得 23.3%，超越对比模型的 20.0%。但在科学推理 GPQA Diamond 仅 40.4%，低于对比模型的 56.5%。在单块 H100 GPU 上生成速度达每秒 1000 个 token，DGX Station 上可达每秒 2000 个 token。