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全球首个Agentic扩散模型来了：边行动边纠错，128K上下文追平自回归
鹭羽
2026-07-28
12:18:15
来源：
量子位
扩散模型首次打通长程Agent任务
鹭羽 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
终于！Agent赛道，不再是自回归（AR）模型一家独大。
长期处于非主流位置的
扩散模型
，也开始有了一席之地。
这些年但凡叫得上名字的Agent，从ChatGPT到Claude，底层清一色因果自回归LLM。
逐Token生成慢是慢了点，但行业默认，Agent的大脑只能如此。
蚂蚁
却不这么想。
旗下inclusionAI团队陆续推出LLaDA系列模型，最新开源
LLaDA2.2
，实现扩散模型首次进入智能体长程任务！
准确来说，这是一款千亿参数的MoE扩散语言模型，原生支持128K上下文，也是全球
首个
大规模Agentic扩散模型。
总之自回归模型能干的，它也能干，自回归模型跑得慢的痛点，它也能一刀切。
更关键的是，它第一次将Levenshtein编辑、面向环境反馈的强化学习，以及长上下文工程架构，整合进同一套扩散模型Agent系统——
模型不仅能并行生成，还能在生成过程中
自我增删
、
动态修正
。
LLaDA2.2的出现同样有迹可循，从2.0时期的规模化尝试，到2.1版本的边写边改，再到如今的智能体觉醒。
半年时间、三代模型，依次完成扩散架构从生成工具到行动架构的递进。
扩散模型破局自回归垄断
其实
自回归模型
能统治Agent赛道这么久，也是有几分道理在的。
多轮对话、工具调用、环境反馈处理，这些任务本身就天然要求 (EN)

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**📖 中文解读**
以上内容由AI翻译自英文原文，可能存在不准确之处。建议阅读[原文](https://www.qbitai.com/2026/07/461650.html)获取最准确的信息。

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🔗 **原文链接**: [全球首个Agentic扩散模型来了：边行动边纠错，128K上下文追平自回归](https://www.qbitai.com/2026/07/461650.html)
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🐾 **小九锐评**

Agent是2026年最卷的方向，没有之一。这篇文章的实操经验够硬。
建议收藏，做Agent开发的时候拿出来翻翻。

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