【SEO优化标题】扩散语言模型新突破：LLaDA2.1开源版支持大模型双模推理，100B参数下实现892 tokens/秒高速推理，首创可纠错编辑架构显著提升生成稳定性

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（由多段落组成）：

【标题】
100B扩散大模型实测892 tokens/秒！蚂蚁开源LLaDA2.1，首创“可编辑双模架构”，打破自回归速度瓶颈

【导语】
当全行业还在为70B/100B自回归大模型的推理延迟焦头烂额时，一支低调深耕三年的团队悄然跑通了一条“反共识”技术高速路——不是堆算力、不是剪头、更不是蒸馏妥协，而是从底层架构重写规则。2026年初，蚂蚁技术研究院正式开源LLaDA2.1，全球首个支持极速生成+实时纠错编辑的百亿参数级扩散语言模型落地商用级性能：在HumanEval+编程基准上实测达892 tokens/秒，且质量模式全面超越前代。这不是实验室Demo，而是一套开箱即用、一条配置即可切换的生产就绪方案。

【为什么它快得“不合理”？】
主流ChatGPT、Claude、Qwen等大模型为何总像“逐字打字员”？根源在于其自回归（AR）架构——必须严格按顺序预测下一个token，无法回看、不能修改，越长文本，延迟越呈指数增长。而LLaDA2.1另辟蹊径，基于扩散语言建模（Diffusion LM）范式，天然支持全局并行采样。但过去十年，扩散模型始终困于“胡说八道”：各位置独立生成导致逻辑断裂、指代混乱、事实错误频发。LLaDA2.1破局关键，在于首次将人类写作思维工程化落地——先快速成稿，再全局精修。

【核心突破：一个模型，两种智能工作流】
LLaDA2.1创新提出 “M2T + T2T”两阶段可纠错编辑机制（Error-Correcting Editable, ECE）：
✅ 第一阶段（M2T，Mask-to-Token）：以极低置信度阈值并行生成初稿，速度拉满——100B模型单卡实测吞吐达892 TPS；
✅ 第二阶段（T2T，Token-to-Token）：模型立即切换为“编辑者角色”，基于全局上下文对初稿中低置信token进行回溯修正，如自动将错误生成的“walks in the same river twice”精准校正为赫拉克利特原典“steps”。
这种“生成—诊断—修复”闭环，彻底规避了传统扩散模型的曝光偏差（exposure bias），实现速度与质量解耦——快不用牺牲准，准不必牺牲快。

【不止于快：首次在100B扩散模型上跑通强化学习】
让模型“敢快”是第一步，让它“懂你要什么”才是真门槛。此前学界普遍认为：扩散模型因块状采样特性，难以定义序列似然，RL训练几乎不可行。LLaDA2.1团队自主研发EBPO算法（ELBO-based Block-level Policy Optimization），以证据下界（ELBO）代理序列奖励，结合向量化梯度估计与编辑感知稳定器，首次在100B规模扩散模型上完成端到端强化学习训练。结果立竿见影：在IFEval（指令遵循）、BFCL（函数调用）等对齐任务上，准确率提升12.7%，证明扩散架构不仅能“快输出”，更能“准理解”。

【真实可用：从研究原型到开箱即用】
对比LLaDA2.0时代需手动集成路径蒸馏、MoE加速模块的繁琐流程，LLaDA2.1实现真正“单模型、零改造”双模切换：仅需修改一行config参数（`mode： “speedy”` 或 `”quality”`），即可在毫秒级响应与高保真输出间自由切换。实测显示——
🔹 Speedy Mode下，100B版本在代码补全、多轮对话试探、API快速响应等场景吞吐翻倍；
🔹 Quality Mode下，在33项权威基准（涵盖数学推理、知识问答、代码生成、复杂指令执行）中全面超越LLaDA2.0；
🔹 同步开源的16B Mini版更在轻量设备实测突破1500 tokens/秒，为边缘端、手机端部署打开新可能。

【结语：非共识的胜利，是长期主义的回响】
LLaDA2.1的诞生，不是否定自回归路线，而是证明：在AGI演进的多元图谱中，架构多样性本身就是一种竞争力。当别人在“更大更快”的线性赛道狂奔时，蚂蚁选择沉入底层，重构生成范式——用可编辑性替代确定性，用纠错能力弥补并行缺陷，用工程耐心兑现学术远见。这不仅是技术的跃迁，更是一种信号：中国大模型创新，正从“追赶指标”走向“定义范式”。

📌 官方资源直达：
技术报告（arXiv）｜GitHub开源仓库｜Hugging Face模型库｜魔搭ModelScope镜像

本文来源： 量子位【阅读原文】