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DiffuSpace 发布扩散语言模型 Clover-35B-A3B-Preview，以 Apache 许可开源
DiffuSpace 推出 Clover-35B-A3B-Preview 扩散语言模型，兼顾性能与速度
文章要点
- 1DiffuSpace 发布 Clover 系列首个模型 Clover-35B-A3B-Preview，以 Apache 许可开源
- 2该模型为采用 MoE 架构的扩散语言模型，通过多轮迭代实现从模糊到具体的全局思维
- 3官方称其在多项基准测试中超过同规模自回归模型 Qwen3.6-35B-A3B，尤其擅长智能体编程与工具使用
- 4官方表示其证明扩散语言模型能在更大参数尺度下与自回归模型竞争，同时保持更快生成速度
决策要点
扩散架构在 35B 级开源模型上向自回归路线发起竞争，推理速度与生成质量的权衡多了一个新选项。
- 影响：Apache 许可允许企业免费自托管与二次开发；官方宣称的更快生成速度若经自有场景实测确认，智能体编程与工具调用这类高频推理场景的响应成本有重新测算的空间。
- 参考：可考虑先在智能体编程或工具调用场景做小规模实测，对比其与现有自回归模型的速度与质量；值得把开源许可条款和自托管部署条件纳入评估清单。
- 依据：基准性能与生成速度数据均为 DiffuSpace 官方口径，暂无独立验证；MoE 架构与 Apache 开源许可为发布方公开信息。
正文
IT之家 10 月 29 日消息，人工智能实验室扩散智能 (DiffuSpace) 昨日发布了其 Clover（三叶草）系列模型家族的首个成员：Clover-35B-A3B-Preview，并以 Apache 许可开源。
Clover-35B-A3B-Preview 是一款采用 MoE 架构的扩散语言模型。与传统自回归模型不同的是，其具备“全局思维”，通过多轮迭代实现结果的从模糊到具体。
DiffuSpace 表示，Clover-35B-A3B-Preview 的诞生证明扩散语言模型能在更大的参数尺度下与自回归模型竞争甚至略胜一筹，同时保持更快生成速度。
该模型在多项基准测试中性能超过同规模的自回归模型 Qwen3.6-35B-A3B，尤其擅长智能体编程与工具使用任务。
参考
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来源：IT之家·人工智能 · ithome.com