TREE NEWS 消息， 扩散智能DiffuSpace发布并开源最新模型Clover-35B-A3B-Preview，采用MoE架构，总参数350亿、激活30亿。测试显示，该模型在智能体编程等关键任务上表现超过同类模型Mercury 2.5和同尺寸自回归模型Qwen3.6-35B-A3B，生成速度最高可达后者的5-10倍。相比上一代模型，Clover参数扩大5倍且速度不变、智能更强，显示出dLLM范式的规模化潜力。
扩散智能DiffuSpace开源Clover-35B-A3B-Preview模型
AI 解读
这次开源的看点不在于单点跑分，而在于扩散语言模型（dLLM）首次以MoE架构把参数量推到350亿量级，同时保持激活规模与生成速度——参数扩大5倍而速度不变，说明该范式在扩展性上并非只适用于小模型。受影响最大的是做智能体编程和低延迟推理的开发者，他们多了一个非自回归的选型方向。接下来值得观察的是社区实际复现与部署反馈是否支撑测试结论，以及dLLM在更大规模上能否继续维持这种参数与速度的平衡。
由 AI 生成，仅供参考。