挑战 —— 例如缺少完善的 KV 缓存机制，以及未充分释放并行潜力 —— 推理速度远慢于同规模的 AR 模型。 近期的一篇工作彻底扭转了这个局面。上海交通大学 DENG Lab 联合加州大学圣地亚哥分校（UCSD）推出 Discrete Diffus ion Forcing （D2F） ，首次使开源 dLLMs 的生成速度显著超过同等规模的 AR 模型。实验显示，D2F 模型在 GSM8K 等基准上，实现了相比 LLaMA3 等主流 AR 模型 高达 2.5 倍的吞吐量 提升，同 本文作者团队来自上海交通大学 DENG Lab 与加州大学圣地亚哥分校（UCSD）。该研究由硕士生王旭、准硕士生徐晨开、本科生金义杰以及博士生金佳纯共同 完成，指导教师为邓志杰与张浩老师。DENG Lab 隶属上海交通大学，致力于高效、跨模态生成模型的研究。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2508.09192 代码地址：https://github.com/zhijie-group/Discrete-Diffusion-Forcing 视频 1 ： D2F dLLMs 与同尺寸 AR LLMs 的推理过程对比 ...