蚂蚁 LLaDA2.2:全球首个大规模 Agentic 扩散模型
蚂蚁 inclusionAI 开源 LLaDA2.2——千亿参数 MoE 扩散语言模型,原生 128K 上下文,首次将扩散架构推进到智能体长程任务。核心创新是 Levenshtein 编辑式解码(KEEP/SUBSTITUTE/DELETE/INSERT),让模型在生成中即可增删改、自我纠错;配合块并行解码与 L-EBPO 强化学习(环境奖励来自工具调用正确性 / 格式有效性 / 任务完成度)。
- 实测对标自回归:SWE-bench Verified 49.28%(≈ o3-mini 49.3%);τ²-Bench 592.8 分(参考模型 334.9);7 项 Agent 基准均分 53.83,逼近同规模自回归 Ling-2.6-flash 的 55.74,解码吞吐 1.64×。
- 范式意义:自回归逐 token 长期垄断 Agent"大脑",LLaDA2.2 证明"可并行、可自纠错"的扩散路线也能跑长程任务——底层架构之争正式开打,未来延迟与成本结构或被改写。
- 全开源(Apache-2.0,HuggingFace / GitHub),降低社区复现门槛。