作者:吴伟侑发布时间:2026-06-13 09:41:12 点击数:89043

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售后服务上门服务电话,智能分配单据:谷歌发布新开原模型:260亿参数,本地生成速度快约4倍

6月11日消息,谷歌DeepMind发布DiffusionGemma,Gemma开放权重模型家族的新成员。它不沿用主流聊天机器人的自回归路线,而是借鉴图像扩散模型的思路并行生成和修正文本,换来更快的本地推理速度。

DiffusionGemma总参数约260亿,采用混合专家架构(MoE),支持多模态输入、文本输出。谷歌称,在专用GPU的低延迟本地推理场景下,其文本生成速度最高可比传统自回归模型快约4倍:单张NVIDIA H100超过1,000 token/秒,GeForce RTX 5090上超过700 token/秒。

不再逐字生成,而是铺出再修正

多数聊天机器人按顺序生成文本:前一个token出来后才能预测下一个,用户看到的是一行字慢慢往外跳。DiffusionGemma的做法更接近图像扩散模型——先用占位符铺出一段文本,再经多轮修正逐步得到最终结果,一次最多可并行处理256个token。硬件算力够用时,生成速度因此明显提高。

对本地AI使用者来说,这意味着:隐私敏感、网络不稳定或需要低延迟的场景,可以更多依赖本机显卡完成文本生成,不必把所有请求都发到云端。

260亿总参数,推理时只激活38亿

DiffusionGemma不是一个极小模型,但混合专家架构让每次推理只激活约38亿参数。谷歌称这使它有机会在18GB显存级别的GPU上运行,门槛低于完整加载同等总参数的密集模型。

谷歌把DiffusionGemma放进Gemma开放权重体系,延续了用可本地部署模型争夺开发者生态的策略。

速度优势明确,文本质量仍待独立验证

扩散文本模型不是第一次出现。它长期未成为主流路线,关键原因是自然语言比图像更依赖语法顺序、上下文连贯和事实约束。生成得快,不等于写得稳。

DiffusionGemma证明了扩散路线可以在开放权重文本模型上跑出明显速度优势。它能否在长文本、复杂问答和事实准确性上接近主流自回归模型,还需要更多独立评测给出答案。(易句)

(本文由AI翻译,网易编辑负责校对)

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6月11日消息,谷歌DeepMind发布DiffusionGemma,Gemma开放权重模型家族的新成员。它不沿用主流聊天机器人的自回归路线,而是借鉴图像扩散模型的思路并行生成和修正文本,换来更快的本地推理速度。

DiffusionGemma总参数约260亿,采用混合专家架构(MoE),支持多模态输入、文本输出。谷歌称,在专用GPU的低延迟本地推理场景下,其文本生成速度最高可比传统自回归模型快约4倍:单张NVIDIA H100超过1,000 token/秒,GeForce RTX 5090上超过700 token/秒。

不再逐字生成,而是铺出再修正

多数聊天机器人按顺序生成文本:前一个token出来后才能预测下一个,用户看到的是一行字慢慢往外跳。DiffusionGemma的做法更接近图像扩散模型——先用占位符铺出一段文本,再经多轮修正逐步得到最终结果,一次最多可并行处理256个token。硬件算力够用时,生成速度因此明显提高。

对本地AI使用者来说,这意味着:隐私敏感、网络不稳定或需要低延迟的场景,可以更多依赖本机显卡完成文本生成,不必把所有请求都发到云端。

260亿总参数,推理时只激活38亿

DiffusionGemma不是一个极小模型,但混合专家架构让每次推理只激活约38亿参数。谷歌称这使它有机会在18GB显存级别的GPU上运行,门槛低于完整加载同等总参数的密集模型。

谷歌把DiffusionGemma放进Gemma开放权重体系,延续了用可本地部署模型争夺开发者生态的策略。

速度优势明确,文本质量仍待独立验证

扩散文本模型不是第一次出现。它长期未成为主流路线,关键原因是自然语言比图像更依赖语法顺序、上下文连贯和事实约束。生成得快,不等于写得稳。

DiffusionGemma证明了扩散路线可以在开放权重文本模型上跑出明显速度优势。它能否在长文本、复杂问答和事实准确性上接近主流自回归模型,还需要更多独立评测给出答案。(易句)

(本文由AI翻译,网易编辑负责校对)


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  • 最后更新:2026-06-13 09:41:12
  • 最新版本:{版本}
  • 文件格式:apk
  • 应用分类:ios-Android谷歌发布新开原模型:260亿参数,本地生成速度快约4倍
  • 使用语言:中文
  • :需要联网
  • 系统要求:2.78以上
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