企业官网建设流程全解析

最近在折腾大模型的时候，我越来越有一种很真实的感受：以前是「模型好不好用」，现在更多变成了「模型等得我烦不烦」。尤其是写点代码或者做长文本生成的时候，一个字一个字往外蹦，真的很考验耐心。

DiffusionGemma 给我的感觉就不太一样。它是 Google DeepMind 在 2026 年发布的基于离散扩散的文本生成模型，采用 26B 参数混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）架构，总参数 25.2B、活跃参数仅 3.8B，属于那种「看起来很大，用起来还挺轻」的类型。

最直观的变化其实是速度。它不再是传统那种逐 token 输出，而是用块级并行扩散去生成文本，有点像不是在「打字」，而是在一整段一段地「改稿子」。结果就是在单卡 H100 上能跑到 1,100+ tokens/s，那种流畅感确实会让人愣一下。

结构上也挺有意思：编码器负责理解和缓存上下文，解码器在文本「画布」上并行去噪生成，再加上 MoE 稀疏激活，效率和能力之间做了一个比较舒服的平衡。

它还支持通过<|think|>标记启动逐步推理模式，处理复杂任务；最长支持 256K tokens 上下文，对长文档场景基本是直接拉满。

说实话，这种模型最让我有点感慨的是：以前我们在追「更聪明的模型」，现在已经开始习惯「又聪明又不等人」的模型了。

教程链接：https://go.openbayes.com/X2X0H

使用云平台: OpenBayes

​​​​​http://openbayes.com/console/signup?r=sony_0m6v

首先点击「公共教程」，找到「DiffusionGemma：基于离散扩散的高速文本生成模型」，单击打开。

页面跳转后，点击右上角「克隆」，将该教程克隆至自己的容器中。

在当前页面中看到的算力资源均可以在平台一键选择使用。平台会默认选配好原教程所使用的算力资源、镜像版本，不需要再进行手动选择。点击「继续执行」，等待分配资源。

若显示「Bad Gateway」，这表示模型正在加载中，请等待约 2-3 分钟后刷新页面即可；若显示「运行中」，点击「打开工作空间」。

使用步骤如下：

1.页面跳转后，点击左侧 README.ipynb 文件，依据指示输入 API 网址，点击上方「运行」。

2.运行完成，即可点击右侧 API 地址跳转至 demo 页面。