# DiffusionGemma：文本生成速度提升 4 倍

- 原标题：DiffusionGemma: 4x faster text generation
- 类型：博客
- 来源：Google DeepMind
- 发布时间：2026-06-11
- 首次精选：2026-10-28 16:25
- 分级：值得看
- 学习层级：深入
- 主题：[model-quantization](<https://oplearnx.com/md/topics/model-quantization.md>)（第 19 位）、[decoding-acceleration](<https://oplearnx.com/md/topics/decoding-acceleration.md>)（第 26 位）
- 原文链接：[https://deepmind.google/blog/diffusiongemma-4x-faster-text-generation](<https://deepmind.google/blog/diffusiongemma-4x-faster-text-generation>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_90e96005acab](<https://oplearnx.com/resources/pk_90e96005acab>)

## 摘要

Google DeepMind 发布实验性开放模型 DiffusionGemma，采用文本扩散方式一次性生成整块文本，而非逐 token 顺序生成，据称在专用 GPU 上推理速度最高提升 4 倍。该模型为 26B MoE 结构，以 Apache 2.0 许可证发布，面向研究速度敏感、交互式本地工作流（如行内编辑、快速迭代）的研究者和开发者。

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来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）