扩散语言模型最大融资诞生：DiffuSpace 获数亿元押注，将开源更大规模 dLLM

事件核心：发生了什么

据 InfoQ CN 报道，扩散智能 DiffuSpace 近日连续完成两轮融资，总金额数亿元人民币，由经纬创投、顺为资本、君联资本联合领投，中科创星、华为哈勃、地平线等跟投。资金将主要用于模型训练、垂直场景适配与基础设施研发，目前团队正在推进新一代更大参数规模 dLLM 训练，并计划于近期发布并开源。

DiffuSpace 由港大 NLP 实验室联合主管孔令鹏教授及博士生龚珊三、叶佳成联合创立，核心成员来自清华、北大、港大、CMU 等高校及头部模型团队。团队自 2022 年起研究 dLLM，先后推出 DiffuSeq、RDM、DiffuLLaMA 等成果，2025 年推出的 Dream 7B 模型在数学、代码、规划等任务上超越同规模自回归模型，部分指标比肩 671B 的 DeepSeek V3，并在 Hugging Face 获得超过 250 万下载量。

为什么重要

目前主流大模型如 Claude、GPT 均采用从左往右的自回归生成范式，而 dLLM 支持全局生成与并行解码，具备可逆修正、全局求解、柔性计算三项特点，在逻辑规划、复杂推理等任务上有差异化优势，特定场景下可实现 5 至 10 倍推理加速。2026 年以来，dLLM 论文数量大幅增长，Google 已推出 Gemini Diffusion，美国 Inception 推出 Mercury 系列，蚂蚁集团等也在持续加码。DiffuSpace 此轮融资说明资本正把 dLLM 从学术前沿推向工程化与规模化训练阶段。

对用户/开发者/创作者的影响

对开发者而言，DiffuSpace 计划开源的更大规模 dLLM 值得关注，若开放 API 或权重，将提供自回归模型之外的新选项，尤其在需要全局规划、多轮修正和并行生成的场景。对创作者来说，dLLM 的可逆修正和全局一致性可能减少长文生成中的前后矛盾，但实际体验仍取决于模型是否真正开源及推理成本。对企业采购和硬件算力方，DiffuSpace 与亚洲智能体计算平台公司 Acrab 合作，通过并行生成与全局建模，端侧 Agent 运行速度可提升 5 倍，若延续到 AI PC、智能汽车、机器人及智能家居场景，可能影响端侧推理芯片和终端厂商的选型。

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值得关注的后续

第一，新一代更大参数模型是否按计划发布并开源，开源协议和权重范围是关键。第二，与 Acrab 的合作能否从端侧 Agent 扩展到 AI PC、智能汽车等具体产品，若落地将验证 dLLM 的商业化路径。第三，Google、Inception、蚂蚁集团等竞品是否跟进开源或降价，以及开发者生态能否围绕 dLLM 形成工具链。目前公开信息显示，上述模型能力仍基于团队公开成果，实际产品表现需等待正式发布后验证。

来源：InfoQ CN