谷歌发布DiffusionGemma文本扩散模型 推理速度提升4倍

时间：2026年6月20日 地点：美国 人物：谷歌（Google） 事件详情：谷歌发布全新实验性开放模型DiffusionGemma，采用扩散（diffusion）技术，能够同时生成整段文本，而非逐Token依次输出，生成速度极为迅速。谷歌表示，与依赖顺序处理的自回归模型相比，这项技术可将推理速度提升4倍。 背景：传统大语言模型采用自回归方式逐Token生成文本，存在延迟高、推理效率低的问题。DiffusionGemma通过扩散模型技术实现文本整段并行生成，大幅提升效率。 影响： - 突破传统语言模型的序列生成范式，为AI文本生成带来新路线 - 推理速度提升4倍将显著降低AI使用成本，推动应用普及 - 文本扩散技术可能重塑AI编程、内容创作等场景的工作流程 总结：DiffusionGemma代表了谷歌在文本生成技术上的重要创新。与传统自回归模型相比，扩散技术能够在一次前向传播中生成完整文本段落，大幅减少推理延迟。科技分析师Carmi Levy指出，现有按Token计费的模式对效率不够高的AI方案会产生额外成本负担，而DiffusionGemma可将成本显著降低。这一技术突破有望推动AI应用从“对话工具”向“生产工具”进化。 参考来源： https://so.html5.qq.com/page/real/search_news?docid=70000021_1126a356abb61652