全球首个大规模Agentic扩散模型蚂蚁inclusionAI 终于！Agent赛道，不再是自回归（AR）模型一家独大。

长期处于非主流位置的扩散模型，也开始有了一席之地。

这些年但凡叫得上名字的Agent，从ChatGPT到Claude，底层清一色因果自回归LLM。

逐Token生成慢是慢了点，但行业默认，Agent的大脑只能如此。

蚂蚁却不这么想。

旗下inclusionAI团队陆续推出LLaDA系列模型，最新开源LLaDA2.2，实现扩散模型首次进入智能体长程任务！

准确来说，这是一款千亿参数的MoE扩散语言模型，原生支持128K上下文，也是全球首个大规模Agentic扩散模型。

总之自回归模型能干的，它也能干，自回归模型跑得慢的痛点，它也能一刀切。

更关键的是，它第一次将Levenshtein编辑、面向环境反馈的强化学习，以及长上下文工程架构，整合进同一套扩散模型Agent系统——

模型不仅能并行生成，还能在生成过程中自我增删、动态修正。

LLaDA2.2的出现同样有迹可循，从2.0时期的规模化尝试，到2.1版本的边写边改，再到如今的智能体觉醒。

半年时间、三代模型，依次完成扩散架构从生成工具到行动架构的递进。网页链接