数亿元融资！扩散语言模型创企 DiffuSpace 拿下全球 dLLM 最大一笔

当整个行业还在围绕自回归大模型的“下一个 token”卷参数、卷上下文时，另一条技术路线正在悄悄提速。近日，扩散智能 DiffuSpace 连续完成两轮融资，总金额数亿人民币，创下全球扩散语言模型（dLLM）最大规模融资纪录，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。

一分钟速览

• DiffuSpace 连续两轮融资合计数亿元，为全球 dLLM 领域最大一笔。
• 由港大 NLP 实验室联合主管孔令鹏教授及博士生创立，团队深耕扩散语言模型。
• 2022 年推出 DiffuSeq，2025 年 Dream 7B 首次全面超越同参数自回归模型。
• 融资将用于模型训练、垂直场景适配与基础设施研发，新一代模型计划近期开源。

扩散语言模型凭什么另起一炉

不同于 Claude、GPT 等主流自回归模型“从左往右”逐字生成的范式，dLLM 可进行全局生成与并行解码，具备更强的逻辑规划、全局一致与多模态融合能力，在特定场景下实现 5 至 10 倍推理加速，并在规划、复杂推理等能力上超越同规模自回归模型。

其生成范式有三项核心特点：一是可逆修正，自回归模型一旦生成便无法回溯，dLLM 可在生成过程中反复调整任意位置内容；二是全局求解，生成任意位置都能读取全部上下文，例如结合第 50 行与第 200 行内容共同求解，实现更强的跨段协同；三是柔性计算，动态分配算力，简单内容少算、复杂内容多算，在速度、成本与质量之间灵活平衡。

团队与产业进度

据披露，DiffuSpace 核心团队来自清华、北大、港大、CMU 等高校及头部模型团队。2022 年团队推出 DiffuSeq，开创扩散模型处理序列到序列文本生成的技术路径；2025 年推出的 Dream 7B 首次全面超越同参数规模的自回归模型，规划能力比肩 671B 的 DeepSeek V3。此外，DiffuSpace 已与亚洲智能体计算平台公司 Acrab 达成合作，借助 dLLM 的并行生成与全局建模能力，端侧 Agent 运行速度可提升 5 倍。

趋势洞察

2026 年前 8 个月，dLLM 相关论文总数已达 2025 年全年的 2.4 倍。Google 推出文本扩散模型 Gemini Diffusion，美国 Inception 的 Mercury 系列获得英伟达关注，蚂蚁等团队也陆续布局。资本与论文同时升温，意味着扩散语言模型正从前沿研究加速走向工程化验证——它未必取代自回归，但很可能在规划、端侧与多模态场景中抢下一块新版图。