蚂蚁开源扩散大模型 LLaDA 2.2，主打智能体与自纠错
蚂蚁集团 inclusionAI 团队发布了面向智能体任务的大规模扩散语言模型 LLaDA 2.2，并已完全开源模型权重与代码。官方将其定位为首个真正能胜任智能体工作的扩散大模型，能够进行规划与工具调用。该模型打破了传统自回归模型从左向右生成的限制，实现了边生成边纠错。
已确认
性能与速度：LLaDA 2.2-flash 支持原生 128K 上下文（采用从 8K 逐步扩展的训练策略）。吞吐量平均达到 Ling-2.6-flash 的 1.64 倍，若结合 FP8 量化还能额外提升 18.6%。
基准测试：在多项基准测试中，LLaDA 2.2-flash 超越了 Ling-2.6-flash。例如在 SWE-bench Verified 上得分为 49.28（对比 31.88）；在 τ²-Bench 上取得 592.80（对比 334.90），其 fast mode 更是达到 705.30。此外在 SWE-bench Pro 和 SWE-bench Multilingual 等测试中也保持领先。
自纠错与训练机制：模型在生成过程中可执行自我修正，发现错误并删除修复，同时保持块级并行的速度。其底层机制基于 Levenshtein editing，允许模型对输出执行 KEEP、SUBSTITUTE、DELETE、INSERT 四种原语操作。训练流程包含三阶段：带 Levenshtein editing 的预训练、长上下文与智能体数据的 SFT，以及使用 L-EBPO（阻断长任务错误传播）的强化学习阶段。
为什么重要
传统自回归大模型只能从左向右生成，难以在发现错误后进行回溯修正。LLaDA 2.2 通过引入扩散模型架构和块级编辑机制，打破了这一限制，实现了生成过程中的动态纠错。这不仅在工程上大幅提升了推理吞吐量，更在需要长轨迹规划与工具调用的复杂智能体任务（如代码修复和多语言软件工程）中展现出显著优势，为非自回归 LLM 的实际落地提供了重要参考。
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一手来源
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