12 月 12 日消息，蚂蚁技术研究院今日宣布推出 LLaDA2.0 系列离散扩散大语言模型（dLLM），并同步公开了背后的技术报告，宣称是“业内首个 100B 扩散语言模型”。
LLaDA2.0 包含 MoE 架构的 16B (mini)和100B (flash)两个版本，将 Diffusion 模型的参数规模首次扩展到了 100B 量级。
蚂蚁技术研究院表示，此次发布的模型不仅打破了扩散模型难以扩展的固有印象，更在代码、数学和智能体任务上展现出了超越同级自回归（AR）模型的性能。
通过创新的 Warmup-Stable-Decay（WSD）持续预训练策略，LLaDA2.0 能够无缝继承现有 AR 模型的知识，避免了从头训练的高昂成本。结合不仅限于常规 SFT 的置信度感知并行训练（CAP）和扩散模型版 DPO，LLaDA2.0 在保证生成质量的同时，利用扩散模型的并行解码优势，实现了相比 AR 模型 2.1 倍的推理加速，证明了在超大规模参数下，扩散模型不仅可行，而且更强、更快。
蚂蚁技术研究院在知识理解、数学、代码、推理 & 智能体等多个维度对模型进行了评估。结果显示，LLaDA2.0 在结构化生成任务（如代码）上具有显著优势，并在其他领域与开源 AR 模型持平。
LLaDA2.0 的模型权重（16B/100B）及相关训练代码均已在 Huggingface 开源。
