谷歌推出DiffusionGemma开源模型
新榜讯 当地时间6月10日，谷歌发布了实验性开源模型DiffusionGemma。此模型采用文本扩散架构，在专用GPU上，其文本生成速度相较于传统自回归大语言模型最高可提升4倍。该模型以Apache 2.0许可证发布。
谷歌推出DiffusionGemma文本扩散AI模型，本地推理效率实现大幅提升
来源：环球网 【环球网科技综合报道】6月11日消息，谷歌近日正式发布全新开放人工智能模型DiffusionGemma。该模型依托文本扩散机制打造，相较传统自回归大语言模型，本地AI推理速度提升4倍，为端侧、本地人工智能应用优化提供了新路径。
刚刚，扩散模型杀进Agent主场，350亿参数，速度比Jev快一倍
谁能想到，印象中用来生图、生视频的“扩散模型”，竟然也能写代码、生成网页、调用工具，当Agent了!
DiffusionGemma，一个用扩散方式生成文字的模型
你可能没想过一个问题：为什么所有的大模型都是一个字一个字往外蹦？ChatGPT 是这样，Qwen 是这样，Gemma 也是这样。你问一句话，它打一个字，再打一个字，再打一个字。这叫「自回归」——生成第一个字，然后根据第一个字生成第二个字，然后第三个。
DiffusionGemma 图解
继 Gemma 4 12B 发布之后，我又可以向大家介绍另一个创新模型了，那就是 DiffusionGemma!
谷歌推出DiffusionGemma文本扩散AI模型，本地推理效率实现大幅提升
来源：环球网 【环球网科技综合报道】6月11日消息，谷歌近日正式发布全新开放人工智能模型DiffusionGemma。该模型依托文本扩散机制打造，相较传统自回归大语言模型，本地AI推理速度提升4倍，为端侧、本地人工智能应用优化提供了新路径。
Google 的 DiffusionGemma 利用并行解码技术，文本生成速度提升 4 倍
在NVIDIA H100上每秒可生成1000个以上的token，在消费级的GeForce RTX 5090上也能达到每秒700个以上。
谷歌推出DiffusionGemma文本扩散模型：本地AI推理速度提升4倍
IT之家 6 月 11 日消息，谷歌今天（6 月 11 日）发布公告，宣布推出 DiffusionGemma，是基于文本扩散机制的开放 AI 模型，相比较自回归模型在本地推理速度上提升了 4 倍。
谷歌推出DiffusionGemma：文本生成四倍提速，主攻本地实时应用场景
谷歌发布开源实验性模型DiffusionGemma，采用文本扩散技术，在专用GPU上实现最高四倍的文本生成加速，为开发者在低延迟本地工作流场景中提供了新的技术路径。
DiffusionGemma：别把 4 倍速度理解成全面更强
这次变化的重点不是模型名，而是本地推理的 workload 分工。今天最值得记的 AI 信号，是 Google DeepMind 发布 DiffusionGemma。