LLaDA2.2 把扩散大模型推向智能体任务，支持 128K 上下文自我编辑
alifcoder · x · 2026-07-25
LLaDA2.2 被包装为一个面向 agent 的大规模扩散式语言模型，不只做生成，还能在长、多轮任务里规划、调用工具并自我纠错。
- 核心机制是 Levenshtein Editing：通过 KEEP / SUBSTITUTE / DELETE / INSERT，模型可以重写自己的序列，避免早期错误永久污染上下文。
- L-EBPO 让模型结合环境反馈学习“何时、何处”修正错误，目标是缓解长程任务中的目标漂移和级联失败。
- 还加入了 原生 128K 上下文 和 Block Routing，用于更可控的长上下文推理。
- 在 7 个 agent 基准上，LLaDA2.2-flash 平均 53.83，对比 Ling-2.6-flash 的 55.74；同时在 11 个 workload 上实现了平均 1.64× BF16 吞吐。
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