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分析了 DiffusionGemma 的双向注意力和并行块生成如何由于其能够修正 token 的能力，可能产生更高的有效工具调用率，尽管其基础质量低于 Gemma 4。
分享了一个用于 Diffusion Gemma 的越狱提示词，它通过操纵系统提示词来覆盖安全策略，从而允许生成不受限制的内容。
一项基准测试显示，Diffusion Gemma 比 Gemma4 速度快4倍，但事实性错误多6倍，尤其是在冷门话题上，为了生成流畅文本而牺牲了事实准确性。
DiffusionGemma 的内部测试显示，在实际工作负载下，H100 与 A100 GPU 之间存在显著的性能差异；H100 在并发下的扩展性更好，且效率因工作负载类型而异，这引发了对基准测试可靠性的质疑。
vLLM宣布原生支持Google DeepMind的DiffusionGemma，这是一个260亿参数的离散扩散语言模型，能够并行生成256个token的块，在单个H200上实现1200+ tok/s的低延迟推理。
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。
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。