在2026智能未来大会上，蚂蚁集团资深技术专家赵俊博分享了扩散语言模型（dLLM）的最新进展。他指出，与主流自回归模型不同，扩散模型可直接修改和控制token，无需重新生成整段内容，从而提升生成速度并降低计算成本。其团队开源了千亿参数规模的LLaDA 2.0模型，这是扩散语言模型领域的关键里程碑。赵俊博还提到，该领域仍处于早期阶段，但发展迅速，已吸引谷歌、字节等巨头布局。此外，扩散模型在代码生成和文学创作任务中表现出独特优势，推理引擎dInfer也已发布。团队将继续探索dLLM的Scaling Law，推动训推生态发展。

9月11日，2025外滩大会上，蚂蚁集团与中国人民大学联合发布业界首个原生MoE架构扩散语言模型LLaDA-MoE。该模型在约20T数据上完成训练，性能超越此前稠密扩散语言模型LLaDA1.0/1.5和Dream-7B，接近自回归模型Qwen2.5-3B-Instruct，并具备数倍推理速度优势。模型通过非自回归掩码扩散机制，挑战“语言模型必须自回归”的主流认知，在代码、数学等任务中表现优异。蚂蚁集团表示，模型及自研推理框架将于近期完全开源，推动全球AI社区技术发展。此外，蚂蚁将持续投入AGI领域，探索基于dLLM的未来突破路径。