本报讯 （记者袁传玺）10月28日，深圳扩散智能科技有限公司（简称“扩散智能”）发布并开源最新模型Clover-35B-A3B-Preview，采用MoE（混合专家）架构，总参数350亿、激活参数30亿。据团队公布的测试结果，Clover-35B-A3B-Preview在智能体编程等关键任务上的表现超过同类模型Mercury2.5和同尺寸自回归模型Qwen3.6-35B-A3B，生成速度在部分测试场景下可达后者的5倍至10倍。相比上一代模型，Clover参数规模扩大5倍，生成速度保持稳定，模型能力有所提升。
扩散语言模型（dLLM）是区别于GPT、Claude等主流自回归模型的另一种大语言模型技术范式。与自回归模型“从左至右”逐个生成词元不同，dLLM可进行全局生成和并行解码，在逻辑规划、全局一致性等方面具有一定潜力，并在部分任务中展现出推理速度优势。
有开发者在WindTunnel测评中发现，在49项任务测试中，Clover的中位执行时间为1.52秒，而以速度见长的Jev模型与Mercury2.5组合的中位执行时间达到3.21秒，是Clover耗时的2.1倍。
据团队公布的评测结果，Clover在六项智能体评测中均取得所列模型的最高分，其中SWE-bench Verified、Terminal-Bench2.1和τ³Overall分别达到73.6、51.7和65.3，超过Mercury2.5和同尺寸Qwen3.6-35B-A3B。在通用能力方面，Clover在指令遵循、知识、逻辑推理和长文本理解等多项评测中达到或超过同尺寸自回归模型。
扩散智能官方博客显示，下一步，公司还将推出基于Clover-35B-A3B-Preview的决策模型和多模态模型。据介绍，决策模型将面向快速、结构化的判断任务，可在一次生成中联合处理最多8个关联问题。与TypeSafe Jev或其他开源决策模型相比，该模型强调“全局统筹”，能够在多个判断中相互参照，减少逻辑冲突。
资料显示，扩散智能DiffuSpace是全球较早投入扩散语言模型研究的团队之一，由香港大学NLP（自然语言处理）实验室联合主管孔令鹏及其博士生龚珊三、叶佳成联合创立，落地深圳，曾先后推出DiffuSeq、Dream 7B等研究成果。近期，DiffuSpace连续完成两轮融资，融资总金额达数亿元人民币。据该公司披露，该融资创全球扩散语言模型（dLLM）领域的融资规模纪录，由经纬创投、顺为资本、君联资本联合领投，中科创星、华为哈勃、地平线等跟投。
今年以来，扩散语言模型的研究与产业探索持续升温。据相关统计，2026年前9个月，相关论文总数已达2025年全年的2.5倍；多家科技企业持续加码dLLM，其中，Google推出Gemini Diffusion，蚂蚁集团发布LLaDA系列，Inception持续迭代Mercury系列模型。有行业观点认为，dLLM未来两年或将对自回归模型形成更大挑战。
（编辑 汪世军）
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