LLaDA 2.2 宣称 1.64 倍吞吐和原生 128K 上下文
omarsar0 · x · 2026-07-26
这条补充了 LLaDA 2.2 的工程侧优势。
- 它在吞吐上平均达到 Ling-2.6-flash 的 1.64×，再做 FP8 量化还能额外提升 18.6%。
- 模型支持原生 128K 上下文，并采用从 8K 逐步扩展到 128K 的训练策略。
- 由于是 MoE，每个 token 只激活一部分参数；再加上 Block Routing，长上下文推理的路由开销更可控。
所属事件:蚂蚁开源扩散大模型 LLaDA 2.2，主打智能体与自纠错(10 条相关)→
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