【摘要】阿里巴巴最新研究揭示了扩散语言模型的巨大潜力。该模型通过并行生成机制，在速度和上下文理解上挑战ChatGPT等自回归范式，预示着AI生成领域从串行思维到并行优化的深刻变革。

引言

在人工智能的浪潮之巅，我们似乎已经习惯了ChatGPT这类自回归语言模型所定义的对话范式——它们像一位学识渊博的学者，字斟句酌，循序渐进地构建思想的殿堂。然而，当整个行业都沉浸在这种“逐词生成”的线性叙事中时，一股颠覆性的力量正悄然集结。阿里巴巴人工智能实验室的一篇研究，如同一声惊雷，将一种名为“扩散语言模型”的全新范式推至台前，向我们展示了AI生成文字的另一种可能。

这篇由李天一、陈明达等人联合撰写，发表于2025年8月arXiv预印本平台的综述论文（arXiv:2508.10875v1），为我们揭开了一个可能重塑AI对话格局的新世界。它所描绘的未来，不再是AI亦步亦趋地模仿人类的线性思维，而是像一位技艺高超的画家，先勾勒出作品的整体轮廓，再同步填充色彩与细节，最终一气呵成。这不仅是技术路径的分野，更是一场关于生成效率、全局理解与多模态融合的深刻革命。扩散模型，这位蓄势待发的挑战者，真的能撼动ChatGPT所建立的帝国吗？本文将带您深入这场正在发生的范式之争，探寻其背后的技术脉络、性能锋芒与未来图景。

🎨 一、生成范式的分野：从串行独白到并行交响

要理解扩散模型的革命性，我们必须首先回到原点，审视当前主流语言模型的工作方式。

1.1 自回归模型的“线性枷锁”

传统的语言AI，以ChatGPT、LLaMA等模型为代表，其核心是自回归（Autoregressive）生成机制。这个词听起来很专业，但其原理却相当直观。它就像一位经验丰富的演讲者，或者一个正在写长篇小说的作家，必须严格遵循时间的先后顺序。

在生成文本时，模型会根据已经生成的词语序列，来预测下一个最有可能出现的词。例如，当它生成了“今天天气”后，会基于这个前缀去预测下一个词可能是“晴朗”。然后，它将“晴朗”加入序列，变成“今天天气晴朗”，再基于这个新的、更长的序列去预测下一个词。这个过程周而复始，一个词一个词地“吐”出来，直到生成完整的句子或段落。

这种方式的优点显而易见：它非常符合人类的语言直觉，生成的文本连贯且逻辑清晰。然而，其致命的缺陷也根植于这种线性本质——速度慢。每一次预测都依赖于前一步的结果，整个过程是严格串行的，无法并行处理。这就像一台单线程的打字机，无论机械结构多么精密，其效率终究受限于“一次一键”的物理法则。在需要大规模、高吞-吐量文本生成的场景中，这种延迟成为了难以逾越的瓶颈。

1.2 扩散模型的“魔法显现”

扩散语言模型（Diffusion Language Model, DLM）则彻底打破了这副“线性枷锁”。它的灵感源于物理学中的扩散过程，并成功应用于图像生成领域（如Stable Diffusion），如今又在自然语言处理领域大放异彩。其工作方式，与其说是写作，不如说是一场精彩的魔术表演。

想象一下，魔术师先向观众展示一张看似空白的纸（实际上是纯粹的噪声），然后通过一系列神秘的手势和咒语，文字竟从无到有，逐渐在纸上清晰地显现出来。这背后，正是扩散模型的两个核心阶段：

  1. 加噪过程（Forward/Noising Process）： 这个阶段在训练时进行。模型会取一句清晰的文本，像“扩散模型速度很快”，然后逐步、随机地向其中添加“噪声”。这可以理解为随机替换、遮盖或扰动文本中的词语。经过多步迭代，原始文本最终会变得模糊不清，直至完全变成一串无意义的随机符号。这个过程的意义在于，让模型学习从清晰到模糊的每一步变化路径。

  2. 去噪过程（Reverse/Denoising Process）： 这是模型真正施展“魔法”的阶段。在生成任务中，模型从一串完全随机的噪声开始，利用其在加噪过程中学到的知识，反向操作。它会预测并逐步去除噪声，每一步都让文本变得更清晰、更有条理一些。最终，经过一系列迭代，一串连贯、有意义的文本便从噪声中“恢复”了出来。

1.3 核心区别：并行生成的力量

这两种范式最根本的区别，在于生成机制的不同，这直接导致了它们在多个维度上的显著差异。

特性维度

自回归模型 (Autoregressive)

扩散模型 (Diffusion)

生成机制

串行生成 (Sequential)

并行生成 (Parallel)

工作流程

逐词预测，从左到右，不可逆

从噪声开始，迭代去噪，全局优化

上下文理解

单向依赖 (Unidirectional)，仅能看到前面的内容

双向建模 (Bidirectional)，能同时利用前后文信息

生成速度

较慢，受限于串行处理

极快，并行处理带来数倍甚至数十倍的速度提升

纠错能力

弱，一旦生成错误词汇，很难修正（“一步错，步步错”）

强，生成过程是迭代修正的，支持“重新遮盖”等策略

全局规划

较弱，难以处理需要长距离依赖和全局结构的任务

强，并行机制使其能更好地捕捉全局依赖和复杂结构

并行生成，是扩散模型最耀眼的王牌。自回归模型必须等第一个词生成后才能生成第二个，而扩散模型可以同时对多个、甚至所有位置的词汇进行预测和优化。这就像一个交响乐团，所有乐器可以同时奏响，共同编织和谐的乐章；而自回归模型则像一个独奏者，只能一个音符一个音符地演奏。这种并行性不仅带来了惊人的速度提升，更赋予了模型前所未有的全局视野，使其能够更好地理解上下文的深层关系，突破了自-回归模型单向因果的限制。

🚀 二、性能的较量：速度与质量的双重突破

理论上的优势最终需要通过实际表现来验证。最新的研究和商业化产品表明，扩散语言模型不仅在速度上实现了碾压，更在生成质量上对传统模型发起了有力挑战。

2.1 速度为王：吞吐量的指数级飞跃

在生成速度上，扩散模型的表现堪称惊艳。其并行机制使其能够充分利用现代硬件（如GPU）的并行计算能力，实现远超自回归模型的吞吐量。

  • Mercury系列模型：在NVIDIA H100 GPU上，其生成速度可达到惊人的每秒1109个词元（tokens）。

  • 字节Seed Diffusion Preview模型：在代码生成任务中，实现了每秒2146个词元的恐怖速度。

为了更直观地感受这种差距，我们可以与同等规模的自-回归模型进行对比：

  • Qwen2.5 Coder 7B：每秒约207个词元。

  • GPT-4o Mini：每秒约59个词元。

这意味着，在特定任务上，扩散模型的速度提升可达3到18倍，甚至更高。对于实时对话、大规模文档摘要、代码自动补全等对延迟敏感的应用而言，这种速度优势是决定性的。它意味着用户可以获得几乎瞬时的响应，开发者可以获得更高效的编程辅助，这无疑将极大地改善用户体验和生产效率。

2.2 质量追赶：全局优化的力量

速度的提升如果以牺牲质量为代价，那将毫无意义。令人兴奋的是，扩散模型在多个质量维度上也展现出了与顶级自回归模型相抗衡甚至超越的潜力。

2.2.1 上下文学习与指令遵循

得益于其双向建模能力，扩散模型能更好地理解复杂的上下文和指令。它在生成过程中可以同时“看到”句子的开头和结尾，从而做出更符合全局逻辑的决策。

研究显示，LLaDA-8B模型，一个基于扩散架构的模型，在多个标准语言任务测试中的表现，已经接近甚至超过了同等规模的顶级自回归模型LLaMA3-8B。这意味着，我们不再需要在速度和质量之间做出痛苦的妥协，鱼与熊掌兼得的可能性首次出现在我们面前。

2.2.2 逆向推理与创意生成

在一些特殊的生成任务中，扩散模型的优势更为明显。例如，在诗歌补全这类需要同时考虑前后韵律和意境的逆向生成任务中，LLaDA的表现甚至超越了强大的GPT-4o。这是因为自回归模型从左到右的生成方式，很难在生成前半部分时就预见到结尾的要求，而扩散模型的全局优化能力则能轻松应对。

2.3 数据效率与学习潜力

研究还发现了一个有趣的现象：在训练数据量（token数量）受限的情况下，扩散模型的数据利用率可达到自回归模型的三倍。这表明扩散模型能够从有限的数据中挖掘出更多的模式和信息，展现出极强的学习潜力。在当前大模型训练成本居高不下的背景下，更高的数据效率意味着更低的训练门槛和更快的迭代速度，这对于技术的普及和发展至关重要。

2.4 灵活推理与动态纠错

自回归模型的生成过程是“一条道走到黑”的。一旦某个词生成错误，这个错误就会像滚雪球一样影响后续所有词的生成，且无法回头修正。

扩散模型的生成过程则完全不同，它更像是一个不断打磨和修正的过程。在多步去噪的迭代中，模型可以反复审视和调整当前的生成结果。这种特性催生了一些独特的推理优化策略：

  • 重新遮盖（Re-masking）：如果在某一步去噪后，模型发现某个词的置信度很低，它可以选择将这个词重新“遮盖”起来，让模型在下一步迭代中根据更丰富的上下文重新生成，从而实现动态纠错。

  • 置信度筛选（Confidence Filtering）：模型可以评估每个位置生成词汇的置信度，优先确定高置信度的词，并将它们作为后续步骤的“锚点”，从而指导低置信度位置的生成，提升整体质量。

这种强大的纠错能力，使得扩散模型在生成长文本或结构化数据时，能够更好地保持内部的一致性和准确性。

🌱 三、演进之路：从混沌到有序的探索

扩散语言模型的崛起并非一蹴而就，它经历了一个从理论探索到技术成熟的演进过程。阿里巴巴团队的论文详细梳理了这条充满挑战与创新的发展路径。

3.1 理论的萌芽：从连续空间到离散空间

扩散模型的概念最早在图像生成领域得到验证。早期的研究者尝试将其思想迁移到语言领域时，遇到了一个核心难题：图像的像素值是连续的，而语言的词汇是离散的。如何在一个离散的集合上进行“加噪”和“去噪”？

  • 早期的探索（连续空间扩散）：2021年的D3PM模型和后来的Diffusion-LM等模型，采用了一种间接的方法。它们首先将离散的文字（tokens）通过一个嵌入层（Embedding）转换为连续的数字向量表示，然后在这个高维的连续向量空间中执行经典的扩散过程。生成时，模型先在向量空间中完成去噪，得到一个目标向量，最后再将这个向量“翻译”回最接近的词汇。这个过程，就像先把文字翻译成一段复杂的乐谱，在音乐的世界里进行编排和修改，最后再将修改后的乐谱演奏成文字。这种方法虽然可行，但转换过程复杂，且容易引入信息损失。

  • 范式的革新（离散空间扩散）：后来的研究者发现，直接在离散的文字空间中进行扩散处理，效果可能更好。这一思路催生了离散扩散语言模型。代表性的模型如DiffusionBERT和近期的LLaDA系列，它们不再需要复杂的空间转换。其“加噪”过程直接表现为在句子中随机遮盖或替换词汇（类似于BERT的Masked Language Model任务），“去噪”过程则是训练模型去预测和恢复这些被遮盖的内容。这种方式更直观，也更贴近自然语言的本质。

3.2 训练的智慧：不止于“填空游戏”

扩散模型的训练策略也与自回归模型有着本质区别，这直接影响了它们所具备的能力。

  • 自回归模型的训练：像是在教学生写作文续写。模型接收一段文本的前半部分（context），任务是预测下一个词。通过大量此类练习，模型学会了基于前文生成后文的能力。

  • 扩散模型的训练：更像是在玩一场大规模的“填空游戏”。训练数据是一篇完整的文章，系统会随机遮盖其中的一部分词汇，然后要求模型根据剩余的、未被遮盖的上下文，准确地将被遮盖的部分填回去。这种Mask-and-Predict的训练方式，迫使模型必须同时理解一个词左边和右边的语境，从而天然地具备了深刻的双向理解能力。

3.3 站在巨人的肩膀上：从自回归模型适应

从零开始训练一个大规模的扩散语言模型，成本是巨大的。为了解决这个问题，研究团队发现了一种极其聪明的“捷径”——从自回归模型适应（Adapting from Autoregressive Models）。

这个策略的核心思想是，利用已经训练好的、强大的自回归大模型（如LLaMA、Qwen）作为起点。这些模型已经学习了海量的语言知识和世界知识。研究者通过特定的微调技术，将这些模型的“思维模式”从串行的、单向的预测，改造为并行的、双向的“填空”。

这就像让一位习惯了逐字写作的作家，去学习同时处理多个段落的构思和写作任务。虽然思维方式需要转变，但他深厚的文学功底和知识储备依然有效。通过这种方法，研究者可以用相对较低的成本和较短的时间，快速训练出高质量的扩散语言模型，极大地加速了该技术路线的研发和迭代进程。

🌐 四、应用蓝图：多模态与结构化输出的天然主场

如果说速度和质量是扩散模型赖以生存的根基，那么其在特定应用场景中的天然优势，则是其未来发展的广阔天空。尤其是在多模态融合与结构化输出这两大前沿领域，扩散模型展现出了自回归模型难以企及的潜力。

4.1 多模态的统一“语言”

我们正处在一个信息爆炸的时代，文本、图像、声音、视频等多种模态的数据交织在一起。如何让AI理解并生成这些不同形式的内容，是通往通用人工智能（AGI）的关键一步。

自回归模型在处理多模态任务时，往往需要设计复杂的“转接器”或对齐模块，将不同模态的信息强行“翻译”成统一的序列格式，过程繁琐且效果有限。

而扩散模型为此提供了一个优雅得多的解决方案。其核心的**“加噪-去噪”过程，本质上是一种通用的生成框架**，可以应用于任何类型的数据。无论是图像的像素、声音的波形，还是文本的词元，都可以被视为一个可以添加噪声并从中恢复的信号。

  • 统一的生成画布：扩散过程为不同模态的数据提供了一个共同的“画布”——噪声空间。模型可以在这个统一的空间中学习如何生成文本和图像，而无需复杂的跨模态转换。这使得构建统一的多模态大模型变得异常简单和高效。

  • 卓越的性能表现：像MMaDA和Gemini Diffusion这样的模型，已经证明了这种方法的威力。它们能够在一个模型内部同时处理文本理解、文本生成和图像生成等多种任务，并且在多项基准测试中，其性能甚至超越了许多专门为单一模态设计的专业模型。这为通用人工智能的发展提供了一条极具前景的新路径。

4.2 结构化输出的“规划大师”

在许多现实世界的任务中，我们需要的不仅仅是流畅的自然语言，更是具有严格结构和逻辑的内容，例如代码、数学公式、数据报表和文档摘要。

自回归模型在处理这类任务时常常捉襟见肘。其线性的生成方式使其缺乏“大局观”，很容易在生成过程中“迷路”，导致代码出现语法错误、数学推理中断或摘要丢失关键信息。

扩散模型则凭借其并行生成和全局优化的能力，成为了这类任务的“规划大师”。

  • 代码生成：编写程序时，一个函数的定义可能需要被文件的另一部分调用，变量的作用域需要贯穿整个代码块。这种复杂的长距离依赖关系，正是扩散模型的强项。它可以在生成代码的初始阶段就同时考虑整个程序的结构，确保各个部分之间的协调一致。像Mercury Coder等模型，在代码生成任务中不仅速度快，生成的代码在逻辑准确性和可用性上也表现突出，非常适合高吞吐量的结构化输出场景。

  • 数学推理：数学问题的求解过程环环相扣，一步错则全盘皆输。扩散模型的迭代修正能力在这里派上了用场。它可以在推理的每一步都进行全局审视，及时发现并纠正逻辑上的偏差，从而显著提升解题的准确率。

  • 文档摘要：生成一份高质量的摘要，需要通读全文，理解核心思想，并用精炼的语言重新组织。扩散模型可以一次性“看到”整篇文档，更好地捕捉主题和关键点，生成更全面、更忠于原文的摘要。

🚧 五、前路的荆棘：挑战与局限并存

尽管扩散模型的前景一片光明，但通往成功的道路从不平坦。它在展现巨大潜力的同时，也面临着一些亟待解决的技术挑战和生态局限。

5.1 “并行生成诅咒”与连贯性难题

这是扩散模型目前面临的最核心的挑战。当模型试图并行生成多个词汇时，虽然获得了速度，但这些同时生成的词汇之间的局部依赖关系可能会被弱化。

想象一位画家想用尽可能少的笔触快速完成一幅画。他可能会先画出天空的蓝色块，再画出草地的绿色块，但天空与草地交界处的细节过渡就可能处理得不够精细。类似地，扩散模型在减少生成步数以追求极致速度时，生成的文本虽然大意正确，但局部可能出现不连贯、重复或语法不通顺的问题。

这个问题在对序列级别准确性要求极高的任务中尤为突出，例如严谨的数学推理或代码逻辑链。为了保证高质量的输出，模型可能需要增加去噪的步数，但这又会牺牲一部分速度优势，导致推理成本上升。如何在生成速度、计算成本和文本连贯性之间找到最佳平衡点，是当前研究的重中之重。

5.2 逻辑准确性的“最后一公里”

尽管扩散模型在全局规划上表现出色，但在需要严格、精确、逐步推理的任务上，其效率和准确率有时仍落后于顶尖的自回归模型。自回归模型虽然慢，但其“一步一脚印”的生成方式确保了每一步都基于一个确定的、无误的历史，这在逻辑推导中至关重要。

扩散模型虽然有纠错能力，但其生成过程带有一定的随机性。在流畅的文本生成和创意写作中，这种随机性是优点，可以带来多样性；但在追求唯一正确答案的逻辑任务中，它可能成为不稳定的因素。

5.3 基础设施与生态的“适配阵痛”

一项新技术的普及，离不开整个生态系统的支持。目前，从深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）到模型分享平台（如Hugging Face），再到云端部署服务，绝大部分的AI开发工具和基础设施都是为自回归模型量身打造的。

扩散语言模型需要专门的采样器、调度器和推理优化，才能发挥出最佳性能。这就像是为横空出世的电动汽车配备充电桩网络一样，需要整个生态系统进行适配和升级。在配套生态成熟之前，开发者部署和使用扩散模型的门槛会相对较高，这在一定程度上会减缓其商业化落地的速度。

5.4 长文本生成与动态长度的挑战

现有的扩散模型在处理非常长的文档（如一整本书）时，仍然存在一些限制。如何有效地在超长序列上进行加噪和去噪，并保持全局的一致性，是一个开放的研究问题。此外，自回归模型可以自然地生成任意长度的文本（直到遇到终止符），而许多扩散模型在训练时需要一个固定的序列长度，如何让其灵活适应动态的输出长度，也是一个需要突破的技术点。部分研究正在尝试通过动态掩码和自适应长度扩展等方法来解决这些问题。

🔭 六、未来展望：一场正在发生的范式革命

拨开眼前的迷雾，扩散语言模型所指向的未来，无疑是激动人心的。它不仅仅是一个新的技术方案，更代表了一种全新的思维方式——从串行思考转向并行思考，从单一路径生成转向多路径优化。

6.1 近期研究焦点

为了让扩散模型走得更远，研究社区正聚焦于以下几个关键方向：

  1. 提高训练效率：尽管“从自回归模型适应”策略已经大大降低了成本，但与成熟的自回归模型训练流程相比，扩散模型的训练在效率和稳定性上仍有提升空间。

  2. 改进长文本能力：开发更适合处理超长序列的扩散架构和算法，是其走向更广阔应用场景的必经之路。

  3. 开发更好的推理算法：研究新的采样策略和去噪技术，旨在用更少的步数生成更高质量的文本，进一步缩小与自回归模型在生成质量上的差距，甚至实现全面超越。

6.2 行业影响与最终格局

扩散语言模型的崛起，预示着AI生成领域的竞争格局将更加多元化。短期内，它可能不会完全替代自回归模型，两者更可能是一种互补共存的关系。

  • 自回归模型：凭借其在逻辑推理和生成连贯性上的稳定表现，将继续在需要高精度、强逻辑的场景（如科学计算、法律文书撰写）中占据优势。

  • 扩散模型：凭借其无与伦比的速度、全局规划能力和多模态天赋，将在实时交互、创意内容生成、代码辅助、多模态应用等领域大放异彩。

然而，从长远来看，随着技术的不断成熟和生态的完善，扩散模型在部分场景实现对自回归模型的替代，可能性正在与日俱增。它所引领的并行生成范式，更可能成为下一代多模态AI的主流架构，推动人工智能向着更高效、更智能、更通用的方向迈进。

结论

阿里巴巴团队的这项研究，为我们系统地描绘了扩散语言模型这位“挑战者”的完整画像。它以一种截然不同的哲学，冲击着由ChatGPT等自回归模型建立的现有秩序。从并行生成带来的速度革命，到双向建模赋予的深刻理解力，再到多模态融合的天然优势，扩散模型展现出的潜力足以让整个AI界为之振奋。

当然，前路上依然有“并行生成诅咒”、生态适配等挑战需要克服。但这恰恰是技术革命的常态——在质疑与探索中螺旋上升。归根结底，这场技术路线之争告诉我们，AI的发展远未到达终点，创新的火花永远在不经意间迸发。对于我们普通用户而言，这意味着未来将有更快速、更智能、更懂你的AI助手触手可及。而对于整个行业来说，这不仅仅是一次技术迭代，更是一场深刻的范式变革正在地平线上悄然升起。

📢💻 【省心锐评】

扩散模型的核心价值并非仅在于“快”，而是将AI生成从“线性续写”的匠艺，提升至“全局构思”的艺术。它挑战的不是ChatGPT本身，而是其背后的串行思维定式。