腾讯开源扩散大模型WeDLM-8B：扩散式语言模型性能飞跃

腾讯开源首个扩散大模型WeDLM-8B，标志着扩散式语言模型在速度上首次超越了主流自回归模型。WeDLM-8B是一个基于扩散机制的大语言模型，拥有80亿参数，从Qwen3-8B初始化而来，并经过指令微调，分为基础版和Instruct版。在性能测试中，WeDLM在数学推理任务上的表现尤为突出，比使用vLLM优化的Qwen3-8B快3到10倍。例如，计算1到100的和仅需0.22秒，而传统方式需要1.8秒。在低复杂度任务中，每秒能生成上千个词。该模型已开源，可在Hugging Face上下载，并支持wedlm引擎优化推理。这一开源举措可能会引发扩散大模型的浪潮，为人工智能领域带来新的发展机遇。