Inclusion AI 发布 LLaDA2.2-flash，面向 Agent 提速 1.6 倍
heyshrutimishra · x · 2026-07-25
Inclusion AI 发布了 LLaDA2.2-flash，一款面向 agentic 工作负载 的大规模扩散语言模型。
- 帖子先强调，今天大多数 agent 仍基于自回归模型：一次生成一个 token，适合对话，却不太适合需要规划、调用工具、长链路自我纠错的任务。
- LLaDA2.2-flash 的思路是 并行生成 token 块，再用 Levenshtein Editing 在序列中间删除缺陷、插入修复，类似“边写边自我修补”。
- 作者称它在 agent 基准上可与顶级自回归模型竞争，速度快 1.6 倍，支持原生 128K 上下文，并且是 开源。
- 这条帖子的核心判断是：这是第一个看起来能用于生产级 agent 工作负载的扩散模型，至少把“扩散模型能不能做 agent”这件事往前推了一步。
所属事件:inclusionAI 发布 LLaDA2.2-flash：100B 扩散模型专攻 Agent 提速(9 条相关)→
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