擴散語言模型（dLLM）正加速從學術論文走向產業落地。據鈦媒體獨家訊息，中國擴散語言模型團隊DiffuSpace已與亞洲智慧體計算平台公司Acrab達成戰略合作協議，雙方將共同推進dLLM在AI PC、智慧汽車、機器人、智慧家居等端側AI場景中的應用。適配測試顯示，dLLM可將端側Agent的執行速度提升5倍，部分場景推理速度甚至可達GPT式自迴歸模型的10倍。

DiffuSpace是全球最早投入dLLM範式研究的團隊之一，其核心成員自2022年以來陸續推出DiffuSeq、RDM、DiffuLLaMA等研究成果，並研發出全球代表性dLLM之一Dream 7B。該團隊聲稱是全球唯一在條件生成、離散訊號建模、Scaling三大dLLM核心問題上均有全球領先突破的團隊。Acrab則是亞洲一家專注於突破智慧體在效能、能效與部署效率瓶頸的計算平台公司，已進入產業量產階段。

傳統GPT類自迴歸模型採用從左至右、逐個Token的方式生成內容，而dLLM借鑑影像生成領域的擴散機制，採用全域性生成，能夠結合上下文持續調整生成結果。簡單來說，前者更像“一個字一個字寫”，後者則試圖“先整體生成，再不斷修正”。這種並行生成能力被搬到端側Agent上，並進行系統級適配。在Acrab的參考設計中，Coding Agent已成為測試場景之一，dLLM可以並行處理多個程式碼位置，提升程式碼生成和修改效率；另一個測試場景是影片剪輯智慧體，利用dLLM的全域性建模能力處理影像、語音和文字等多模態資訊。

此次合作的關鍵訊號在於，dLLM與端側計算平台的結合並非簡單地把模型“塞進晶片”，而是圍繞Agent工作負載進行模型、算力和應用場景的協同適配。這背後對應的是端側Agent面臨的現實問題：即時響應、計算效率，以及有限端側算力下的模型執行速度。Acrab提供計算底座，已推出第一代端側AI晶片G LIX 1，提供超過700 TOPS的AI算力和273GB/s統一記憶體頻寬，以及Agent Box智慧終端，可在消費、工業等場景離線部署智慧體。Acrab累計融資超過4.8億美元，並已進入產業量產階段。

dLLM本身也正成為大模型領域的新變數。今年以來，Google、Inception、螞蟻集團等科技公司陸續推出相關模型。隨著更多企業進入這一賽道，行業內已出現一種更激進的判斷：擴散語言模型可能在未來兩年內替代GPT類自迴歸模型。DiffuSpace作為國內較早投入該研究的團隊，見證了行業對這一技術路線從“非共識”逐步走向更多認可。該團隊認為，dLLM已展現出成為下一代基礎模型範式的潛力，接下來需要繼續完成更多技術突破與產業驗證。

從此次合作來看，dLLM正在嘗試解決一個越來越現實的問題：當AI Agent真正進入PC、汽車、機器人和家庭裝置後，使用者需要的可能不只是“更聰明的模型”，還需要一個能夠在本地更快行動的Agent。如果5倍速、10倍速在更多實際任務中被驗證，擴散語言模型或許會成為下一輪模型競爭中一個不可忽視的新變數。