🎯 情报来源：量子位
10月13日，蚂蚁集团正式开源业界首个高性能扩散语言模型推理框架dInfer。该框架在基准测试中展现出突破性性能：相比英伟达Fast-dLLM框架提升10.7倍推理速度，在HumanEval代码生成任务中实现1011Tokens/秒的单批次处理速度，首次超越自回归模型表现。
技术突破主要体现在三大核心模块创新：KV缓存管理器解决内存瓶颈，扩散迭代管理器优化计算流程，可插拔解码策略支持灵活扩展。在8块H800 GPU节点上，dInfer对比同级AR模型Qwen2.5-3B实现2.5倍速度优势（681 vs 277 TPS），标志着扩散语言模型从理论优势到工程落地的关键跨越。
💡 核心要点
- 10.7倍性能跃升：对比Fast-dLLM框架，平均推理速度从63.6提升至681 TPS
- 破千Token处理：HumanEval任务单批次达1011Tokens/秒，创扩散模型新纪录
- 2.5倍AR优势：同等条件下超越自回归模型Qwen2.5-3B的277 TPS表现
- 全栈优化：KV缓存/迭代管理/解码三大模块针对性解决计算成本、并行解码等核心瓶颈
- 多模型兼容：支持LLaDA、LLaDA-MoE等主流扩散语言模型架构
📌 情报分析
技术价值：极高
• 首次实现扩散模型推理效率超越AR模型，验证技术路径可行性
• 模块化设计为后续优化提供标准化接口（如支持未来MoE架构升级）
商业价值：高
• 开源策略快速建立生态，蚂蚁或主导扩散模型应用标准
• 代码生成等场景实测数据可直接转化为企业降本增效收益
趋势预测：高
• 1-2年内将出现更多基于dInfer的垂直领域优化方案
• 扩散模型在实时交互场景（如编程助手）市场份额有望提升30%+