@mervenoyann: DiffusionGemma 已发布，它受计算限制，因此相比其他 Gemma-4 模型快 4 倍（H100 上 1k tok/s），在……方面也很出色

X AI KOLs Following 2026/06/10 16:55 模型

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摘要

DiffusionGemma 已发布；它受计算限制，比其它 Gemma-4 模型快 4 倍（H100 上 1k tok/s），擅长编码任务，包括 3D 生成和前端开发。

DiffusionGemma 已发布 🔥 它受计算限制，因此相比其他 Gemma-4 模型快 4 倍（H100 上 1k tok/s）💨 在编码方面也很出色，可生成并迭代从 3D 生成到前端的任何代码 ⤵️ https://t.co/NAjEaml6dV

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缓存时间: 2026/06/10 17:53

DiffusionGemma 发布了 🔥

它是计算密集型模型，因此比其他 Gemma-4 模型快 4 倍（H100 上每秒 1000 token）💨

在编码方面也很出色，可以生成并迭代从 3D 生成到前端的任何代码 ⤵️ https://t.co/NAjEaml6dV

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DiffusionGemma 是一个基于 Gemma 4 的 26B MoE 模型，通过扩散模型以256个token的块进行文本生成，每秒可处理超过1000个token，经量化后可在18GB显存内运行，已根据 Apache 2.0 许可发布。

Hacker News Top

Google推出DiffusionGemma，这是一个实验性的26B MoE开源模型，通过文本扩散技术，在GPU上实现高达4倍的文本生成速度提升，针对速度要求高的交互式本地工作流。

Reddit r/LocalLLaMA

该基准测试将 Gemma 4 的多 Token 预测 (MTP) 与 z-lab 的 DFlash 推测性解码方法在单张 H100 GPU 上进行了比较，结果显示 MTP 在密集模型上更快，而 DFlash 在 MoE 模型上更快。

Reddit r/LocalLLaMA

一项基准测试显示，使用 vLLM 搭配 DFlash 投机解码，在单块 RTX 5090 上将 Gemma 4 26B 的推理速度提升至约 578 tokens/s，相比基线实现了 2.56 倍的加速。

X AI KOLs Timeline

Gemma 4 26B 在 RTX 4060 上运行，通过 llama.cpp 和 Q4_K_XL 量化实现 248K Token 上下文和每秒 20 Token 的速度，从而在消费级硬件上本地处理整个代码库。