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擴散大語言模型（dLLM）開啟并行新范式：大模型領域的重要技術路線試水。擴散大語言模型（dLLM）采用并行生成新范式，其迭代求精與全局規劃 的獨特機制，驅動下一階段AI在代碼生成、可控編輯等領域實現能力躍遷：面對日益增長的推理成本與速度要求，dLLM通過并行解碼從根本上 改變了當下流行的AR模型順序解碼token-by-token 生成文本的模式，在 同等生成質量的前提下，實現生成速度數倍提升。

2025年以來，dLLM已從理論探索迅速走向產業實踐：開源大模型領域， LLaDA 率先在數十億參數規模上驗證了其與 AR 模型競爭的潛力， MMaDA則以統一架構展現了其在多模態領域的強大融合能力。商業化大 模型領域，Inception Labs 的Mercury與Google 的Gemini Diffusion，均以 代碼生成為切入點，在相近的生成質量前提下，實現數倍于AR模型的推 理速度。蘋果的DiffuCoder等最新研究，正通過深度解碼分析和原生強化 學習RL對齊，進一步探索dLLM在垂直領域的性能極限。

dLLM技術路線繼承了早期非自回歸（NAR）模型的并行解碼技術，并通過引入更完備的擴散概率框架，從根本上解決了數據分布不匹配與生成質 量不可控等缺陷。dLLM通過一個迭代去噪過程，結合靈活的掩碼與重掩 碼策略，在擁有并行生成速度優勢的同時，也能進行全局建模，實現對高 質量、高復雜度文本的高速生成。

盡管dLLM展現出巨大潛力，但仍面臨著長文本推理場景下難以兼容KV 緩存、總計算量較高以及對齊生態尚不成熟等核心挑戰。學術界與產業界 正通過近似KV緩存、智能解碼策略和coupled-GRPO等原生對齊算法積 極攻克這些難題。展望未來，dLLM不會完全替代AR模型，而是與AR 模型優勢互補，共同構成一個更多元、更繁榮的AI技術生態。dLLM會 憑借其在速度、可控性和全局規劃上的獨特優勢，在代碼生成、藥物發現 等垂直領域扮演不可或缺的角色。