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摘要
研究人员提出了 DFlash，这是一种用块扩散模型替代自回归草稿模型的方法，在零精度损失的情况下实现了 8.5 倍的 LLM 推理加速。
研究人员刚刚在零精度损失的情况下将 LLM 的速度提升了 8.5 倍。这项技术被称为 DFlash。它用块扩散模型取代了投机解码（speculative decoding）中缓慢的自回归草稿模型，能够一次性并行预测所有 token。
→ 传统方式：48.5 tokens/秒
→ DFlash：415 tokens/秒
→ 相同模型。相同质量。已与 vLLM、SGLang 和 Transformers 集成。HuggingFace 上提供了适用于 Qwen3、Llama 3.1、Kimi-K2.5、gpt-oss 等模型的草稿模型。100% 开源。
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